畳み込みニューラルネットワークの研究動向
2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会（PRMU）にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ 「2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され，一貫して認識精度の向上に寄与してきた．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている． 本稿では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網
Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介 - ABEJA Tech Blog
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
DeepLearningで上司を認識して画面を隠す - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 背景 仕事をしているとき、業務に関係ない情報を閲覧していることって誰でもありますよね？ そんなときに背後にボスが忍び寄っていると気まずい思いをします。もちろん急いで画面を切り替えれば良いのですが、そういう動作は逆に怪しまれることになりますし、集中しているときは気がつかないこともあります。そこで怪しまれずに画面を切り替えるために、ボスが近づいてきたことを自動的に認識して画面を隠すシステムを作ってみました。 具体的にはKerasを用いてボスの顔を機械学習し、カメラを用いて近づいてきたことを認識して画面を切り替えています。 ミッション ミッシ
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
Deep LearningのWebプラットフォームLabellioを試してみた - kivantium活動日記
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせという記事を見かけたので試してみました。 公式のチュートリアルに従えば簡単にDeep Learningを使った画像認識を試すことが出来ました。 まずはLabellioにアクセスします。 サインインをクリック。 アカウントはGitHubまたはGoogleアカウントと紐づけするようです。 ログインするとモデル作成画面に飛ぶのでCreate Modelをクリック。(kinmosaは過去に私が作成したモデルです） モデル名を入力してAdd dataをクリック。 今回はご注文は機械学習ですか？で使ったデータセットをzip形式で送る方法を使いました。 このようにラベル名のついたフォルダにそのキャラの顔画像を入れます。フォルダ直下に入れたファイルはフォルダ名のラベルが付くようです。
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