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Caffeを使う準備 学習済みのネットワークを読み込む CPUを使って画像分類 ニューラルネットの中間出力 自分の画像を分類してみる ここではCaffeを使って予め学習済みの一般物体認識用のニューラルネットを用い、新しい画像に対して分類を行う流れを学習します。ニューラルネットワークにはA Krizhevskyらが2012年にImageNetデータセットでの分類に提案したもので、Caffeにデフォルトで含まれているものを利用します。 この実習はCaffeのソースに含まれているexamples/00-classification.ipynbとほぼ同等のものです。 Caffeを使う準備 最初に必要なライブラリをインポートします。 # numpyとmatplotlibを使うためにインポートします import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
AlexNet [A Krizhevsky, 2012] このページはDeep Learningモデルを使って画像認識をする方法を一通り学ぶ初心者向け実習教材として作られました。 ここではPython環境でCaffeフレームワークを利用して画像認識モデルを学習、評価する方法を学ぶことができます。 準備 0. Docker+Jupyter環境の構築 1. Pythonと数値計算 1a. Pythonと数値計算 練習問題解答 画像認識 2. Caffeを使った画像分類 3. 手書き文字認識モデルの学習 4. 学習済みのネットワークをマルハナバチ分類にファインチューニング その他 5. Caffeの動作環境に関して 参考 スライド資料 Caffe deep learning framework Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for
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