べ、べつに TensorFlowを嫌いになったわけじゃないんだからね！！！ ただ、NNgenに入力するために、onnxモデル作らないといけなくて公式でサポートしてるやつがいいなぁとか思ってないし Tutorial見てて、TF Hubに飛ぶんかい！！！ってツッコミどころがあったり おっ！PyTorchだとめっちゃ簡単に理解できるし、後から色々カスタマイズ出来るじゃん！！！ とか思ってないし、ほんとただのキマグレンです。 っということで、PyTorchの公式だと Segmentationだったのでちょっと修正して Object Detectionで動かしてみました。 TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial - PyTorch 環境は、Google Colabにて実行して確認してます。(必要であれば、Notebook公開します。) 公式T

ホーム > 書籍『AI vs.教科書が読めない子どもたち』が示す、「読解力が低い人」は「認知できる世界の解像度が低い」という事実。 本書は大きく前後半の2パートに分かれていて、 前半では、 ・巷で言われている「AI」は実際にはその実現過程で生まれた「AI技術」と呼ぶべきものであり、本来志向された意味での「人工知能」と呼ぶにははるかに足りない代物であること ・その技術の延長にシンギュラリティが訪れることも無いだろうこと ・そうであるにも関わらず、そのAI技術によって現在のホワイトカラー労働者の多くを代替しうること ・しかもそのオートメーションの波がこれまでの産業革命とは比較にならない速度で、わずか20年間に圧縮されて起こるだろう という予測が示される。 そうであるならば、AI技術に代替されないための行動と施策を、となるのが当然の考えだ。 AI技術には実のところ3つのものしか扱うことができない

今週のお題「2019年買ってよかったもの」 2019年は100冊10万円近く本を買いました 2019年は（自分にしては）たくさん本を買った年でした。ざっと数えて見たのですが、100冊以上買ってました。金額は多分10万円を超えていると思います。 内訳としては、8割くらいが電子書籍で、2割が紙の書籍です。紙の書籍のうち半分は、個人や出版社の方から献本いただいたものです。 ちなみにあくまで買ったのが100冊超えているというだけで、全部読んでいるわけではありません。半分くらい読んでやめたものや、全く読んでないもの（積み本）もあるので、実際に読んだ量は買ったものの半分くらいでしょうか。 そんな中から、自分の行動に対して大きな影響を与えた本を紹介したいと思います。 2019年読んでよかった本 「岩田さん 岩田聡はこんなことを話していた。」（ほぼ日ブックス） 私が敬愛する、任天堂の元社長、岩田聡さんの本

皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 暫くKaggleしかしていなかったせいか、今年のブログ投稿頻度がひどいことになっています（がんばります。。） それはさておき、本日はKaggleのCompetitonで便利なPyTorchのライブラリを紹介してきます。 昨年は、PyTorchの中でもAlbumentationのライブラリを紹介しました。 共通 Pytorchのモデルが容易になるライブラリ Ignite Catalist Lightning Apex NLP Transformers Image Processing Pretrained Pytorch EfficientNet-PyTorch segmentation-pytorch mmdetection Albumentation 最後に 共通 Pytorchのモデルが容易になるライブラリ PyTorchのモデルを書くに