気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
qiita.com/rabbitcaptainエントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
0
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
【keras】arcfaceのバッチ推論化 - Qiita
概要 基本的にディープラーニングはデータ数がある程度多くないと精度が出ないのはよく知られていますが... 概要 基本的にディープラーニングはデータ数がある程度多くないと精度が出ないのはよく知られていますが、N数が少なくても精度が出るのがmetric learningです。 詳細の解説や実装方法については以下の記事を参考にしてみてください。 解説: モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace keras実装：[Keras]MobileNetV2+ArcFaceを使ってペットボトルを分類してみた! metric learningの１つであるarcfaceは推論時にCNNのGlobal Average Poolingの後の特徴量ベクトルを使います。 学習データの代表の特徴量ベクトルを基準として、評価データとのcos類似度（多次元ベクトル同士の角度）を計算することで分類します。 cosなので-1～1の値を取り、1
qiita.com/rabbitcaptain
qiita.com/rabbitcaptain
qiita.com/rabbitcaptain
sangoukan.xrea.jp
mainichi.jp
www.sankei.com
mainichi.jp
togetter.com
www.itmedia.co.jp
tech.findy.co.jp
developers.cyberagent.co.jp
speakerdeck.com/masashi
k-tai.watch.impress.co.jp
gigazine.net
www.goo.ne.jp
levtech.jp
levtech.jp
suumo.jp
www.hotpepper.jp
