計量学習を用いた画像検索エンジンとアニメ顔類似検索v3について - デー
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
ベクトル量子化 - デー
はてブのコメントを見たのと、僕もbag of keypoints関係の論文を見たときに一瞬で分かったつもりになってそれを信じ続けていたけど不安になったのでググったところ別に間違ってもいなさそうだったので、ここでたまに書いてるベクトル量子化とは何かという話とそれをなぜ使っているのかという話を。（僕なりに） 僕がベクトル量子化と言ったときには、単純には 入力ベクトル→クラスラベル(スカラ) への変換を指している。あらかじめ、K個のクラス(グループ)を定義しておいて、入力ベクトルがどのクラスに属するか推定を行って、属するクラスの番号に変換してしまう。これによって、どんな入力ベクトルも(int)1〜Kのスカラ値に変換できる、というかかなり大雑把だけどそういうことにしてしまう。 具体的な例としては、 まず入力ベクトルとして想定されるデータを適当に集めてそれをk-meansでクラスタリングする。データ
２ちゃんねるに寄せられた質問と回答から検索できるページを作った - デー
２ちゃんねる Q&A 検索 - QARC 人類の知の資産であるところの２ちゃんねるの過去ログから、特に有用と思われる質問と回答のやりとりを高度な自然言語処理技術を用いて抽出・アーカイブし、それらを誰もが自由に検索できるページを作りました。 僕は、feezch.infoという２ちゃんねるのパートスレを次スレまで次々に自動追跡しながらひとつのストリームとしてフィードを吐くウェブサービスを運営しているのですが、フィードの利用者がとても少ないわりに、過去ログへのアクセスがものすごくあって、そのほとんどは質問スレの回答求めて訪れる方のようなので、それなら一発で回答にアクセスできるページを作れば非常に大きな社会貢献になるのではないか、feezch.infoのコードを使えば簡単に作れるし、ビッグデータや。そう考えてこのサービスを作ることにしました。 コレを使うと、たとえば、「skyrim 水銀のインゴッ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
