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mswim2000189.hatenablog.com
カメラだけでVtuberになれるかも!? 最終的にこんな感じになります macのカメラだけでVtuberになれかも!?#Unity#Vtuber#ユニティちゃん © UTJ/UCL pic.twitter.com/KSe4eXszhu— Misaki (@MisakiSwi) 2018年2月25日 使用したアセット OpenCV for Unity - Asset Store Dlib FaceLandmark Detector - Asset Store 実装 ベースはDlibFaceLandmarkDetectorWithOpenCVExampleのサンプルを変えていきます。 DlibFaceLandmarkDetectorWithOpenCVExampleはDlibFaceLandmarkDetectorの中のDlibFaceLandmarkDetectorWithOpenCVExa
前回の 機械学習でロボット制御してみた - 広く浅い高校生のブログ は2クラス識別で色を判定していましたが今回は多クラス識別で色判定を行おうと思います。そこで今回はtensorflow を使おうと思います! 本当便利でした。pythonのバージョンは3.5です。 方法 方法は前回とほとんど変わりません。 マインドストームでそれぞれの色、200個ずつデータを取ります。 ↓ そのデータをmacに送る ↓ Pythonで学習プログラムを動かす ↓ 学習結果をEV3のプログラムに反映させる プログラム 分類系の問題では、評価関数で交差エントロピーを使うのが普通らしいのですが、正答率があまり上がらなかったので二乗誤差を使うと正答率が97%まで上がりました。 今回使ったファイルをgithubに上げました。是非試してみてください。 GitHub - MisakiMa/exampleMachineLear
python,機械学習、初心者です。間違いなどあるかもしれませんがよろしくお願いします。 動機 部活でマインドストームのEV3を使ってロボット制御しています。そこで、色を検知して制御をしているのですが誤検知したり検知できなかったりするので、そこで今何かと話題の機械学習をすることにしました。 方法 色は線形分離で分けることができるので(多分)、単純パーセプトロンを使って区別をしようと思います。流石にマインドストームで学習するのは厳しいのでMacで学習をします。センサーはハイテクニック社のカラーセンサーを使います。 マインドストームでポジティブとネガティブのデータを100個取る ↓ そのデータをmacに送る ↓ Pythonで学習プログラムを動かす ↓ 学習結果をEV3のプログラムに反映させる というのが大まかなEV3で機械学習を使ったプログラムを実行する流れです。この方法なら、処理速度の心配
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