ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介 - ABEJA Tech Blog
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
機械学習のデータセット画像枚数を増やす方法 - Qiita
画像水増しの意義 ディープラーニングのCNN等のクラス分類の精度を向上させるためには、優れた学習データセットが必要です。精度を担保するためには、以下のような工夫をする必要があります。 十分な画像枚数を用意する。 各タグの画像枚数を揃える タグ付けをより正確に行う 同じ分類のものでも、見た目が異なる場合は細かくタグを分ける これらを行うためには、とにかく枚数が必要です。種類によって枚数に偏りがある場合もあり、すべて手作業で抽出・タグ付けしていると大変です。 そこで、ある程度タグ付けされた画像たちを加工することで、画像の枚数を増やすことを考えます。その手法を幾つか紹介します。なお説明には、高城れにさんを画像処理のサンプルに使うべきとの意見に基づき、高城れにさんを利用します。 水増し手法 OpenCV 3.0 Pythonで実装します。 実際に水増しに使えるソースをこちらに用意しておきます。 G
新規アプリケーションへの深層学習適用のベストプラクティス - Qiita
どのようにサービスにディープラーニングを適用すればいいか、ベストプラクティスがまとまっていた論文があったので、訳してみました。 元論文 Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications Leslie N. Smith https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.01568.pdf アブスト このレポートは、特定のドメインのエキスパートだがディープラーニングに詳しくない人向け ディープラーニングを試してみたいと思っている初心者のための経験的なアドバイス フェイズを分割することで、マネージメントしやすくすることを薦めている 各フェイズごとに、新規学習者へのおススメと知見を含んでいる イントロダクション ディープラーニングの研究してるから、ディープラーニングのアプリケーショ
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