ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。テクノロジーグループ サイエンス統括本部で画像認識領域の技術開発や応用を担当している土井です。 ヤフーは、特許庁が初めて開催した「AI×商標 イメージサーチコンペティション」において、第1位を獲得しました。（プレスリリース） 本記事では、社内の画像検索に関わる有志で参加した、「AIx商標イメージサーチコンペティション」（特許庁主催、Nishika株式会社開催／以降、本コンペまたはコンペとする）の概要と弊チームの優勝解法について紹介します。 目次 コンペの概要 コンペの結果 基本的なアプローチ（類似画像検索について） ソリューション概要 データセットの正解ラベルの修正 画像をグループ化し同一グループの画像を正解画像とする

Adamの収束の速さとSGDの汎化性能の良さの良いとこ取りなoptimizerである、AdaBoundとAMSBoundをラーメン二郎データセットの転移学習に対して試してみました。 AdaBound と AMSBound 自体の詳細については [最新論文] 新しい最適化手法誕生! AdaBound & AMSBound が参考になりますので、こちらの記事または、提案論文(arXiv) をご覧ください。 (2019年６月13日追記) Adam, AMSGrad で weight decay=0 の設定、および、AdaBound, AMSBound で final_lr=0.5 の設定で追加検証した結果を記事末尾に追記しました。試した中では、AdaBound(final_lr=0.5)が最も良い結果となりました。 ざっくり概要 ラーメン二郎データセットで AdaBound と AMSBound

昨年(2018年11月22日)arXivに投稿された論文「Data Augmentation using Random Image Cropping and Patching for Deep CNNs」にて、CIFAR-10でSoTAなエラー率 2.19%を記録したという新たなデータ拡張手法であるRICAP(Random Image Cropping and Patching)が提案されています。 趣味で作っているラーメン二郎識別モデルにRICAPを適用するとどうなるか興味があったため、年末年始にPyTorchで実装して検証してみました。 検証では、RICAPだけでなく、RICAPの論文でも参照されているデータ拡張手法であるmixup、そして、CutoutおよびRandom Erasingと組み合わせた場合にどの程度の識別精度となるかも比較しています。 また、大きなモデルやデータセットで

ラーメン二郎をディープラーニングで判定!? ラーメンフリークではなくても、「ラーメン二郎」の名前を耳にしたことは、一度くらいはあるだろう。濃厚な豚ベースのスープと極太麺が織りなす力強い味、丼からあふれんばかりの豪快な盛りつけを愛するラーメン二郎ファンは、「ジロリアン」と呼ばれ、関東を中心に40ある店舗（2017年11月現在）の前に今日も列をなしているはずだ。 そんな熱狂的なファンを擁するラーメン二郎は、いわゆる本部統制型の飲食チェーン店ではない。そのため内装や製法、具材、味、盛り付けが店舗ごとに異なる。こうした各店の違いや個性に目をつけ、ディープラーニングでどの店舗のラーメンかを画像で見分けるモデルを開発した人物がいる。NTTコムウェアで道路の不具合検知システムの技術開発に携わっている土井賢治さんだ。 ギーク仲間にウケたい一心で開発に着手 NTTコムウェア株式会社　ビジネスインキュベーショ

角川アスキー総合研究所主催のイベント「創作とディープラーニングの出会い」 (http://lab-kadokawa30.peatix.com/) での発表資料です

この記事は 『Slack Advent Calendar 2016』 4日目の記事です。 昨日は kaneshin さんの 「golang で始める Slack bot 開発」 でした。 この記事では、下記画像のようにslackユーザのinvite履歴をツリー状に可視化できるツールを紹介します。 ツリー描画にD3.jsを利用しており、ユーザアイコンをドラッグしてグリグリ動かせます。また、アイコンにカーソルを重ねるとフルネームとプロフィールが表示されます。 ライブデモはこちら (ライブデモのユーザデータはダミーです) 開発の動機 slackを使っていて、ユーザが誰から招待されたのか、誰を招待しているのか気になったことはありませんか？ slackチームのユーザ数が数百名規模になってくると、誰なのかよく分からない人（特にプロフィールが未設定だったりすると）が、誰の紹介で参加したのか気になるという

はじめに BluemixでDockerコンテナを利用できる「IBM Containers」を使うまでのメモです。 IBM Containersを利用するためのCLIには、IBM Containers Plugin（dockerコマンドのラッパーのような感じ）と、ICE (IBM Containers Extention) （コマンド単体でIBM Containersを操作できる）が用意されていますが、この記事では IBM Containers Plugin の導入から使用方法について記載します。 また、Bluemix利用の前提となる、cfコマンドは導入済みの前提で記載します。 テスト環境 Debian (jessie) Docker version 1.8.1, build d12ea79 cf version 6.12.2-24abed3-2015-07-15T21:21:01+00:0

いまさらながら、Raspberry Pi 2を買ってみました。 しばらく、オフィシャルOSのRaspbianをインストールして遊んでいましたが、Raspbery Pi 2にDockerを導入してみたくなったのでやってみました。 以下では、Raspberry Pi 2をDocker導入済みのimageで起動し、hubotをDockerコンテナとして動かしてslackに接続してみます。 参考 [Raspberry Pi]ラズパイ2でDockerコンテナを実行する Getting started with Docker on your Raspberry Pi Downloads · Docker Pirates ARMed with explosive stuff Docker の Logging driver に fluentd が組み込まれるということでリリースを待ちきれずに試してみたメモ

概要 Slack接続用のhubotをBluemix上で動かし、hubotのデータ保存先としてRedisを使ってみた手順を紹介します。 BluemixのRedisは実験的なリリースのようですが、2015年8月1日現在、無料で利用できます。 事前準備 以降の手順は、Node.js導入済みで、cfコマンドでBluemixにログイン済みの想定で記載しています。 それぞれの手順については以下のサイト等が参考になります。 IBM Bluemixへの登録 IBM developerWorks 日本語版 : IBM Bluemix CFコマンドのインストール CloudFoundry の cf コマンドラインツールをインストールする IBM Bluemixへのログイン Cloud Foundry V2系サービス(Cloudn PaaS, Bluemix)にRailsアプリをデプロイする Bluemixにh

概要 overlast さんによる Word2Vec の WebAPI である word-vector-web-api を hubotから利用するスクリプトを書きました。 knjcode/hubot-word-vector-script Word2Vecとは Word2Vecというのは予め構築したモデル内で各単語を多次元のベクトルとして定義し、単語同士のベクトルの近似度や単語間のベクトルの近似度を求める手法です。詳細はgoogleの公式サイト等を御覧ください。 例えば、(SONY – PlayStation + Nintendo) という表現は、NintendoにおけるSONYのPlayStationに相当するものを表現します。 word-vector-web-apiに付属のモデルでは、(SONY – PlayStation + Nintendo) は Wii、ゲームボーイアドバンス、ニン

簡易な暗号やハッシュ値の解析は、オンラインのサービスが充実しているところが多い。 独自に解析プログラムを書くときもあるが、もともとオンラインで用意されてるものを使ってしまうこともある。 特にハッシュのデータベースなんかは自分で集めるよりも遥かに楽だと思っている。 ということで、利用時にはブラウザを立ち上げ、お気に入りからサイトに飛び、暗号文字やハッシュ値を入力後に（必要ならCAPTCHAを入力して）ボタンを押す動作をしなければならない。 APIを公開しているサイトならば良いのだけど、そういうサイトは多くないので、今回はいくつかのサイトに対してスクリプトから結果を取りに行くことを試してみた。 換字暗号 これは言わずと知れたquipquipが有名だ。 簡単な換字暗号を解くときにはお世話になっている。 文字種はアルファベットだけだが、指定するmodeによってスペースの位置も検知してくれる。 サイ

英単語，キーボードで打ってて，右手と左手をバランスよく使えると，気持ちがいい． ずっと片手で打ってると，なんか調子がおかしくなる． たとえば，ポキポキポッキーポキポキポッキーポキポキポッキーってずっと打ってると指つりそうになると思う． 普通に暮らしてるとポキポキポッキーって打ちたいことはないけど，プログラム書いてると，変数名などは同じのがよく登場するので，そういうのに指つりそうな名前をつけないよう，調べられるようにした． GitHub - hitode909/rl: Print the term's balance in QWERTY keyboard 使い方 rl.rbに単語を渡すと，右か左か教えてくれる． appleは右っぽい． % ruby rl.rb apple left: 2, right: 3 60% right microsoftはちょっと左． % ruby rl.rb mi

かつての人気アニメ『銀河鉄道999』では、生身の人間が心を「機械の体」に転送して機械人間に変身したり、病気でひん死の状態の人が、心を海賊船のコンピュータに送って船の心になったりした場面があった。 また映画『マトリックス』では、人間は電池として機械に拘束され、心は仮想空間で「自由に」生活していた。 そんなまるでSFの世界から飛び出してきたような話が12月に英タブロイド紙「Daily Mail」に掲載された。 ■人間の頭脳をデータ化する サンフランシスコの発明家ランダル・コーン氏が、頭脳をデータ化してコンピュータにアップロードするシステムについて発表した。 コンピュータに脳の複製を作ろうというのだ。実現すると、人間はバーチャル世界で暮らすことが可能になり、また、短時間で他の惑星まで行くことができるようになるという。 コーン氏によれば、カギとなるのは「SIM (Substrate-Indepen

物理学 Advent Calendar 2014の25日目の記事です。 2014年12月13日に開催された第4回WPI合同シンポジウムに参加してきました。本記事では、このシンポジウムでの「宇宙に終わりはあるのか」と題した講演について重点的に紹介したいと思います。 WPI合同シンポジウムとはWPI合同シンポジウムとは、世界でもトップレベル研究拠点(現状9拠点)が毎年合同開催しているシンポジウムで、第4回の今年は東京(有楽町朝日ホール)で開催されました。「サイエンスがつなぐキミのミライ」と題されたとおり、9つの拠点の研究紹介だけでなく、主に高校生による研究発表もあわせて行われました。 構成としては、研究拠点と7つの高校によるポスター展示、3校の高校生による研究発表、研究者3名による講演というプログラムで、全体的に楽しく興味深い内容でした。 また、高校生の発表を聞いていて感じたのは、仮説を立て実

http://http2study.connpass.com/event/9209/ Draft-14 を迎えいよいよ WGLC(Working Group Last Call) に迫った HTTP2 をテーマに、日本で初めてのカンファレンスを開催します。 ツイートまとめはこちら：http://togetter.com/li/740632 来日中の Ilya Grigorik (High Performace Browser Networking 著者) にも登壇を依頼しています。 Ilya (@igrigorik) のキーノートとトークセッションは英語で実施され、通訳はありません。他はスライドが英語、トークは日本語のスタイルです。 スケジュール 12:00-12:25 オープニング by @jxck 12:30-13:30 基調講演 by @igrigorik (英語/通訳無し)

「SCIENCE CHANNEL（JST）」は、先端の研究成果から身近な科学の話題まで、科学技術を多様な視点で紹介する動画ライブラリです。最新科学を5分でまとめた「Science Portal動画ニュース」、原料・材料が製品になるまでの姿を追う「THE MAKING」など、ドキュメンタリーや科学実験、自然観察など...