機械学習によるギター画像の分類 その1 - Qiita
サマリ CNN（ResNet）によるギター画像の分類で99%超の精度を達成した。 ImageNetの一般画像分類モデルを元にした転移学習による学習の高速化・高精度化・汎化性能の向上を確認した。 はじめに 本記事は、アラフォー・エンジニアによる、夏休みの自由研究の記録です。 CNNを使った、ギター画像の分類にチャレンジしました。 技術的に目新しい話はあまりないですが、ギターを題材にした事例は意外にもなさそうだったので、なんとなく結果を公開します。 環境 自宅のパソコンです。 データセットの準備 データセットは、Web検索からスクレイピングにより調達し、手動でちまちまとラベルを修正しました。ラベルは以下の13種です。 Stratocaster Telecaster Jazzmaster Jaguar Mustang LesPaul SG FlyingV Explorer Firebird Se
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
ラーメン二郎を識別する人工知能の中身 - Qiita
この記事は 前にラーメン二郎を識別するチャットボットを作ったのですが、そのバックエンドではディープラーニングで画像分類をしています 具体的には、Tensorflow上で動く画像識別モデルInception-v3を使って、独自カテゴリ約1300種類の画像を分類しています 結構はまりどころが多く、動くところまで持っていくのはそれなりに面倒だったので、手順を残しておきます Tensorflowでの画像認識 Inception-v3？ GoogleのディープラーニングフレームワークTensorflowのチュートリアルではいくつかの画像認識のサンプルが出てきます MNIST For ML Beginners：単なるニューラルネットワークで28x28のモノクロ数字画像の分類 Deep MNIST for Experts：CNNで28x28のモノクロ数字画像の分類 Convolutional Neura
ある美女が，どの大学にいそうかを CNN で判別する - Qiita
INTRODUCTION 上の画像は，2014年のミスキャンパス立命館のものです．みんなとても美人ですね． その一方で，パッと見た感じ，どの方も同じような顔をしているように見えます．類は友を呼ぶのでしょうか．これを 立命館っぽい顔 と呼ぶことにします． また「青学っぽい」「学習院にいそう」みたいな言葉をよく耳にはさみますが，これもやはり 青学っぽい顔 や 学習院っぽい顔 というものがあるが故なように思います． そこで今回は，大学ごとの顔の傾向を Deep Learning させ，ある美女がどの大学にいそうかを判別できるモデルを作成してみました． APPROACH 1. 大学ごとの女性の画像収集 まず，各大学の女性の画像をひたすら取得します．ミスコンテストのポータルサイト に，各大学の過去のミスコンの写真が体系的にまとまっていたので，利用させていただきました． # -*- coding:ut
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
