Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定なので、興味がある方はそちらもご参照ください。 CNNはその名の通り通常のNeural NetworkにConvolutionを追加したものです。ここでは、Convolution、畳み込みとは一体なんなのか、という点と、なぜそれが画像認識に有効なのかについて説
Deep Learning
2012年に開催された大規模画像認識のコンペ ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)で AlexNet が圧倒的な成績で優勝して以来、ディープラーニングの手法が画像認識での主役に躍り出ました。それ以降、ILSVRC で ImageNet の画像を用いたモデルの開発競争が行われてきました。 ディープラーニングの手法はCNN (Convolutional Neural Network)を基礎としています。その初期代表モデルは LeNet と AlexNet でした。その後、畳み込み層を深くすればするほど学習精度が上昇するので、畳み込み層をより深くするモデルが登場しました。VGG16、VGG19 は畳み込み層の深さを16、19にしたネットワークモデルです。GoogLeNet は畳み込み層を22にまで拡大しました。そして、
U-Net：ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
※このネットワーク図では具体例として入力画像と特徴マップのサイズも記載されているが、U-Netは全結合層を持たないため、入力画像サイズを固定する必要はない。 この論文では細胞と背景のセグメンテーションが目的なので出力は2チャンネル(2クラス分類)。 Encoder-Decoder構造 U-NetもFCNやSegNetと同様に全結合層を持たず、畳み込み層で構成されている。U-NetもSegNetのようにほぼ左右対称のEncoder–Decoder構造で、Encoderのpoolingを経てダウンサンプリングされた特徴マップをDecoderでアップサンプリングしていく。 U-NetとSegNetの大きな違いは、Encoderの各層で出力される特徴マップをDecoderの対応する各層の特徴マップに連結(concatenation)するアプローチを導入した点。このアプローチはスキップ接続と呼ばれて
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
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