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初めに この記事はTorchの基本的な使い方の解説?をします。ちょっとした応用や便利ツールなどはこちら caffe,chainer,theanoとdeeplearningライブラリを使ってきて最近torchに乗り換えたのでtorchについてのチュートリアルをまとめます。 コードはこちらの公式チュートリアルの2_supervisedを参考にしました。 torchについて 日本ではdeeplearningのライブラリといえばcaffeに始まり、最近勢いのあるTensorflowや日本で開発がされているchainerなどが主流で、あまりtorchは使われていないように思えます。しかし、世界的にはtorchは主流のdeeplearningライブラリで、Facebookが使用していることでも有名です。画像処理における最新の手法の実装も多く、Fast R-CNNで使われているROIPoolingやse
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 (補足:この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ) ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日本語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日本語
2016 12/21 「数式がわからなくたってDeep Learningやってみたい!人集合- dots. DeepLearning部 発足!」で発表した資料です。
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