お手軽にrealtime画像認識をAndroid/iOSで動かす - Qiita
こちらはTensorFlow Advent Calendar 2016の5日目です。 この記事はこれからTensorflow始めてみようというAndroidエンジニア、iOSエンジニア向けです。 開発環境: Mac Tensorflow: r0.12 検証端末: Galaxy S6 検証端末: iPhone 6 理論はともかく動かしてみよう！ 機械学習って自分には関係ないって思ってませんか？TensorflowはAndroid/iOSローカルで動きます！リアルタイムです！ 公式のチュートリアルでは、Bazelっていうビルドツールが必要なのですが、独自色が強く、Android/iOSエンジニアには敷居が高いです。そんなBazelのインストールから説明していきたいと思います。 Bazelのインストール 参考: https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
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