正月、皆が寝静まった後の時間を使ってリアルタイム物体認識を2本作ってみた。 TensorFlow Lite 版 GitHub - mattn/webcam-detect-tflite https://github.com/mattn/webcam-detect-tflite TensorFlow Lite は Google が開発している TensorFlow のモバイル環境向開発環境およびランタイムで今回は C++ で書いた。モデルファイルは toco 等で変換して使用します。本来 TensorFlow Lite は Linux 向けにだけ提供されているけど僕の環境は Windows なので匠の技によりポーティングされている。パフォーマンスはそれほど良くない。 Windows で OpenCV でリアルタイムにカメラ画像取り込んで TensorFlow Lite で prediction
TOPICS Data Science , Database 発行年月日 2018年04月 PRINT LENGTH 568 ISBN 978-4-87311-834-5 原書 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow FORMAT PDF EPUB 本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。 深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。 深層学習にはTensorFl
Introduction Content-aware fill is a powerful tool designers and photographers use to fill in unwanted or missing parts of images. Image completion and inpainting are closely related technologies used to fill in missing or corrupted parts of images. There are many ways to do content-aware fill, image completion, and inpainting. In this blog post, I present Raymond Yeh and Chen Chen et al.’s paper
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