機械学習でイケメン(ブサメン)判定アプリを作ってみる。 - Qiita
イケメンが憎いです。 この世にイケメンが存在する限り、僕がモテることはありません。 なのでイケメンかどうかを判定するアプリをチュートリアルとして作ってみました。 TensorFlowとAndroidのチュートリアルとしていただければ幸いです。 動機と行動が完全にイッてますが、よろしくお願い致します。 (初学による間違い・ご指摘について、できましたらわかりやすくご指導頂ければ幸いです) 開発環境 MacBook Air (13-inch Mid 2012) MacOS 10.12.6 TensorFlow 1.3 Android Studio 3.0 Beta 5 Android NDK 参考URL マリオ判定 http://nilhcem.com/android/custom-tensorflow-classifier そのソースコード https://github.com/Nilhcem
TensorFlowでうなぎと寿司を判定するAndroidアプリを作ってみた． - Qiita
tensorflowを使ってうなぎと寿司の判別するClassifier（分類器）を作ってみました． （今の季節に旬なものを分類したいというのが今回の記事のきっかけです．） おおまかな流れとしては，コンピュータでモデルの学習を行って完成したモデルをandroidに入れて使用するという感じです． 記事の内容は任天堂のキャラを分類するこの記事をかなり参考にさせてもらいました．記事では多クラスですが，今回はtensorflowの理解を深めることが目的なので，２クラス分類問題としました． (もちろん２つ以上のものを学習させることは可能です．３個でも１００個でも２００個でも．．．) では早速やっていきましょう！ ##まずは分類したいものの画像を集めましょう！ だいたい４０〜６０枚ぐらいだといいですね．最低でも３０枚は必要です． 多い分には問題はないのが深層学習ですが，極端に多い枚数２００００枚とかだと
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