Python Advent Calendar 2017 の 18日目 の記事です。 画像のData Augmentationの手法をNumpy(とSciPy)で実装し、まとめてみました。 使うデータ Data Augmentation Horizontal Flip Vertical Flip Random Crop Scale Augmentation Random Rotation Cutout Random Erasing さいごに DeepLearningで画像分類など画像系の問題に取り組むとき、画像の枚数が精度に大きく影響を与えます。そこで、画像を数を増やすために、画像をちょっと傾けたり、反転させたりと画像を加工したりします。加工して数を増やすことを一般にData Augmentationと呼びます。 Data Augmentationは前処理で使うだけでなく、推論時にも使うこと

TL;DR: ホリデーシーズンなのでコードや技術の説明は無しです。ディープラーニングの基本知識を得たばかりの人間がスクラッチからモデルを作り、エンジニアとして別の仕事をしながら当時のstate of the artの性能を出すところまで作り込んで得た知見のまとめです。 目次: ・どうやって情報を得るか ・tensorflowでスクラッチから作る場合の注意点・陥りやすいポイント ・モデルの性能が伸び悩んだ時に試すべきこと ・モチベーションを維持するには 概要 単画像超解像と言われる技術があります。これは解像度の低い画像の解像度を引き上げる技術です。例えば最近はスマホやタブレットなどの表示用デバイスの解像度も高くなり、古い時代用のコンテンツでは解像度が低くて粗が目立ってしまいます。これを綺麗にしたり、あるいはセキュリティカメラなどで拡大した不鮮明な画像を鮮明にしたりできます。 非常に需要の高い

データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 18日目。 Kerasの使い方を復習したところで、今回は時系列データを取り扱ってみようと思います。 時系列を取り扱うのにもディープラーニングは用いられていて、RNN(Recurrent Neural Net)が主流。 今回は、RNNについて書いた後、Kerasで実際にRNNを実装してみます。 今日の参考書はこの本！ 詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~ 作者:巣籠 悠輔発売日: 2017/05/30メディア: 単行本（ソフトカバー） RNNとは 通常のNeural Networkとの違い 誤差逆伝播法のアルゴリズム 勾配消失の工夫 : LSTMやGRU LSTM GRU 自然言語をにぎわすAttention Model Keras実装 データの変形、入力 学習モデル構築 学習と予測 結果 まとめ RNN

【2021年6月更新】 先日、Yahoo! ショッピングの期間限定ポイント消化のために（言い訳）27インチのモニターを買ってみました。 大画面でゼルダがやりたい！ 27インチIPS液晶でこの値段 Switchのモニターとしての結論 同梱物はこんな感じ 組み立ても簡単 接続はこんな感じ iMac（late 2012）27インチのサブモニターとして サブディスプレイ解像度問題 逆に老眼に優しい キャリブレーション なんか難しいですね。 どうしても完全には合いません。 Lightroomも使いやすい ちょっと残念な点 視野角による色の変化はある 日が差し込む時間帯での輝度不足 インプットの切り替えボタンを押す回数がよくわからない 安定感が無い？ メインとしてはどう？ まとめ 人格的に集中力不足なので、モニターがたくさんあると、余計タスクがこなせないような気もしましたが、ダメなら電源切ればいいだけ

前回はVisual Studio Codeの環境でC++のプログラムを実行する手順をご紹介しました． 今回はROSプラグインを活用する方法について説明します． Visual Studio Codeのプラグイン ROSプログラミングで度々面倒になるのが，一旦エディタを閉じてワークスペーストップまで戻りコンパイル，複数のターミナルを開いてノードを実行と言った手間です．できれば一つのターミナル，欲を言えばエディタを開いたまま全て完結させたいものです． 前回VS Codeを使用しプログラミング，コンパイルを一つのエディタ上で行う方法の話をしました．今回は前回の拡張として，ROSプログラミングをVS Code上で完結するためのプラグインのお話をします． ROSプラグインのインストール ここからは Ubuntu環境にROSがインストール済み(今回はUbuntu16.04，ROS Kinetic) RO

はじめに タイトルの通り、Pythonの機械学習プロジェクトにおけるプログラミング設計について、 最近私が意識していることを書いてみたいと思います。 この内容が役に立つかもしれない人は、機械学習のプログラミングをする人で、 あまりPythonを書いたことが無い 仕事でプログラミングしたことがあまりない いつもプログラムの構成で悩んで、スッキリ書けないことが多い という人です。 設計方針 設計は「何に備えるか」を考える事に近いと思います。 通常私が機械学習プロジェクトで意識しているのは以下のような点です。 設定により振る舞いを簡単に変えることができる 例えば、「前処理の方法」「Modelのレイヤー数」「学習するEpoch数」のような局所的な振る舞いから、 開発環境 or Staging環境 or Production環境毎に異なる「データソースの場所」や「認証情報などの機密データ」の指定、

今はほとんどなくなってしまったけれども二十代の頃の僕を回想すると、毎日のように、父がなぜ死んだのか、死ななきゃならなかったのか、その理由について考えていたように思える。父は答えを遺さなかった。ヒントの欠片さえも。なぜ、答えがないクイズを必死に解こうとしていたのか、今ではよくわからない。非現実的なことが現実になったしまった事実と自分の気持ちとで折り合いをつけようとしていたのか、あるいは、現実から逃げていただけなのかもしれない。父が亡くなってから四半世紀が経った。タブーにしているわけではないが家族のあいだで父の話題が出ることも少なくなった。自転車の乗り方を教わったこと。捨てられていたワンコにウルトラ民主的な方法でタローと名付けたこと（「タロウとレオならどちらがいい？」「タロウ！」）。父との思い出は楽しいものばかりだ。終わりかたが少々悲劇的であったことを理由に、父の人生が否定されてはならないが、

これはGame Boy Advent Calendar 2017の15日目の記事です。遅くなってしまいすみません。 「クラウド環境（AWS）やスクリプト言語（Python）を使うWEBプログラマーが、ゲームボーイというレトロな環境に触れて驚いたこと」をまとめた記事です。 私は仕事で、PythonやRubyを主に使って、AWS/GCP上でのシステム開発やちょっとしたデータ分析を行っています。また、『抽象度の高いプログラミング』をするために、クラス設計や（使いこなしているとは言えませんが）Haskell等の関数型言語も勉強しています。 本当は、ファミコン（正確にはNES）でのチップチューンで有名なchibi-tech先生に「矩形波で人間の声を再現して歌わせる方法」について質問することができ、GBでどの程度再現できるのか実験しようと考えていたのですが、正直時間が足りずにできませんでした。機会があ

12月15日に発売された「大人の科学マガジン 小さな活版印刷機」がネットでも瞬殺、リアルな書店でも売り切れ続出だと聞いたので急いで買ってきました。 ▶　大人の科学マガジン　小さな活版印刷機 大人の科学マガジン 小さな活版印刷機 活版印刷という響きと可愛い見た目に文房具が好きな人だったら欲しくなるのでは！？自分もこの見た目にやられて購入しました。 大人の科学マガジンという事なので…もちろん雑誌も付いています。雑誌部分はこのように取り外す事が出来ます。 内容は活版印刷を使ったアート作品の紹介や、活版印刷の歴史などなど…読み物として面白くオススメ度高いです。 組み立ては30分程度だと書かれていましたが…自分は途中で組み立てを失敗したので45分くらいかかりました。ホントこういう組み立て苦手です… 本体の組み立てより…時間がかかるのは「活字パーツ」の切り取りです。 普通に切り取るだけだと、2つのパー

このブログを読んでいる方の多くは写真やカメラが好きな方だと思いますが、みなさんどんなディスプレイを使っていますか？ 高級な一眼レフを使い綺麗な景色や感動的な瞬間を撮ったとしても…家にあるディスプレイの性能がイマイチだとその感動を表現する事が出来なかったりするんですよね。 今回BenQさんからの依頼で写真が好きな方にオススメしたい4Kカラーマネジメントディスプレイ「SW271」を2週間ほどお借りして実際に使ってみたのでレビューを書いていきますね。 まずパソコンのディスプレイではどのデバイスでも同じ色が表現出来るように「色域」が指定されていて、一般的に「sRGB」もしくは「Adobe RGB」という色空間の規格が使われています。 もの凄く簡単に書くとAdobe RGBの方が表現できる色の範囲が広く、豊富な色で写真を表現したい場合はsRGBよりAdobe RGBの方が有利という事になります。（商

2017年10月に Lightroom のアップデートが行われたことで、クラウドストレージに写真を格納して編集をできるようになりました。これによってパソコンだけでなく、スマートフォンやタブレット、Webからでも同じようにデータにアクセスして、写真を編集できます。 プロカメラマンが写真加工やレタッチしたような仕上がりを表現できる、高品質で無料のLightroomプリセットをまとめてご紹介します。プリセットのインストール方法も一緒に紹介しています、これまでプレイセットを利用したことのないひともこの機会にいかがでしょう。 はじめてのLightroom！使い方と写真加工でグッと差が出る無料プリセット25個まとめ Lightroomプリセットのインストール方法 まず、Macのひとは Lightroom より「環境設定」、Winのひとは「編集」から「環境設定」を開きましょう。次に、「プリセット」タブを

R の changepoint パッケージの使い方についてです。 第66回R勉強会＠東京（#TokyoR）発表資料 https://atnd.org/events/92993

あるいは、論文 "Best Practices for Scientific Computing" および "Good Enough Practices in Scientific Computing" について。 TL;DR 標題の件について、未だに答えは見えていないのだけど、自分の現状と他の人の例を文字で残しておく。 こういう話で「あーその手があったかー！」と知ったときの興奮はすごいので、みなさんもっとオープンにいきましょう。 大切なのは、ソフトウェア開発と同じ要領でデータサイエンスのプロジェクトを捉えて、分析と言う名の“開発”を行うつもりでディレクトリを掘ること。 必要なものリスト ナウいデータサイエンス/機械学習プロジェクトの中には（経験上、ぱっと思い浮かぶだけでも）次のようなファイル群があって、僕たちはそれらを良い感じに管理したい。 ソースコード 役割がいろいろある： 前処理（こ

ディープラーニングで新しい画像変換 数ヶ月前ですがディープラーニングの分野で「pix2pix」という技術が話題になりました。これは簡単に言うと画像フィルタを入力画像と出力画像のペア（教師データ）だけから自動で生成してくれる技術です。詳細は、以下の記事や元の論文を参照下さい。 pix2pixの紹介 | 株式会社クロスコンパス's Blog GAN（と強化学習との関係） 「pix2pix」を使うと、従来の画像処理では難しかった、白黒画像をカラーにしたり、手書きの絵を写真にしたりといった、ぶっ飛んだ画像フィルタを教師データを用意するだけで生成できてしまいます。具体的な応用例に関しては、以下の記事などが参考になります。 できそうなことはだいたいできる画像生成AI、pix2pixの汎用性に驚く - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） 自分も何か面白い画像変換フィルタ作っ