YOLOv2(Keras / TensorFlow)でディープラーニングによる画像の物体検出を行う - Qiita
やったこと 流行りのディープラーニングを使って、画像の物体検出を行いました。 今回は、YOLOv2というアルゴリズムを使って物体検出を行なっています。 YOLO(You Only Look Once)とは 畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)を用いた物体検出アルゴリズムです。現時点ではv1とv2が存在します。 YOLO(YOLOv1) 論文はこちら(2015年)。 従来とは異なり、画像をバウンディングボックスで分割してクラス分類を行なっている。 we frame object detection as a regression problem to spatially separated bounding boxes and associated class probabilities. 結果として、45FPSの処理速度を実現し
自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開
自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開 セールスフォース・ドットコムの人工知能研究部門であるSalesforce Researchは、自然言語による質問とデータベーススキーマの情報を基に、質問に対応するSQLクエリを機械学習で生成する研究成果を公開しました。 これによってビジネスパーソンがSQL言語を学ぶことなく、業務データベースから必要な情報を自然言語で検索できることが期待できます。 自然言語を解析してSQLクエリを生成 下記の図は、公開された研究成果の概要を示したものです。 図の左上「How many engine types did Val Musetti use？」が自然言語の問いとなり、「Entrant / Constructor / Chassis / Engine / No / D
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