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2016年8月5日のブックマーク (3件)

  • OpenCV3を使って1枚の正解画像から物体検出器を作成する(Mac) - アプリなどを開発するブログ

    前回のOpenCV3.0インストールに引き続き、 今回はOpen CV 3を使って物体検出器を作っていきます。 以下の記事を参考にさせていただきました。ありがとうございます。 www.pro-s.co.jp 使用しているのが古いバージョンのようで、OpenCV3と比べてパスなどが異なる箇所があったため備忘録としてメモしていきます。 1. 作業ディレクトリを作る どこでもいいので作業ディレクトリを作ります。 Users/username/Desktop/traincascade/ さらにこの中に以下のディレクトリを作ります。 pos(正解画像を保存するフォルダ) vec(正解画像ベクトルファイル用フォルダ) neg(不正解画像を保存するフォルダ) cascade cascade/trained_data (分類器用フォルダ) 2. 必要なファイルをディレクトリに入れる pos/ の中に正解デ

    OpenCV3を使って1枚の正解画像から物体検出器を作成する(Mac) - アプリなどを開発するブログ
  • 機械学習のデータセット画像枚数を増やす方法 - Qiita

    画像水増しの意義 ディープラーニングのCNN等のクラス分類の精度を向上させるためには、優れた学習データセットが必要です。精度を担保するためには、以下のような工夫をする必要があります。 十分な画像枚数を用意する。 各タグの画像枚数を揃える タグ付けをより正確に行う 同じ分類のものでも、見た目が異なる場合は細かくタグを分ける これらを行うためには、とにかく枚数が必要です。種類によって枚数に偏りがある場合もあり、すべて手作業で抽出・タグ付けしていると大変です。 そこで、ある程度タグ付けされた画像たちを加工することで、画像の枚数を増やすことを考えます。その手法を幾つか紹介します。なお説明には、高城れにさんを画像処理のサンプルに使うべきとの意見に基づき、高城れにさんを利用します。 水増し手法 OpenCV 3.0 Pythonで実装します。 実際に水増しに使えるソースをこちらに用意しておきます。 G

    機械学習のデータセット画像枚数を増やす方法 - Qiita
  • 新R25 - シゴトも人生も、もっと楽しもう。

    新R25は、いま注目のビジネスパーソンが集結する「ビジネスバラエティメディア」です。「シゴトも人生も、もっと楽しもう」をコンセプトに、R25世代のみなさんが一歩踏み出すあと押しをするコンテンツをお届けします。

    新R25 - シゴトも人生も、もっと楽しもう。