画像内の「カップラーメン」を検出する [Object Detection API]
Python/TensorFlowの使い方(目次) 今回は「カップラーメン」のオリジナルデータセットを使用して、TensorFlowのObject Detection APIで画像内のカップラーメンを検出します。 この記事及びプロジェクトは「一般物体検出アルゴリズム」のSSD(Single shot multibox detector)を使用した研究を目的としています。 ※データセットを含むソースコードはGitHubで公開しています。 加筆(2021年3月30日) この記事は2018年08月08日に「Ubuntu16.04 + TensolFlow1.9.0」で作成されました。2021年3月30日に「Windows10 + TensolFlow1.15.5」でも動作するように記事を加筆しました。 Googleが公開していた「object_detection_tutorial.ipynb」の
![画像内の「カップラーメン」を検出する [Object Detection API]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4af1465cf1036f95b1b69f4c0702e72611933727/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.petitmonte.com%2Fimages%2Fog_image.jpg)
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi botとビデオを作った話
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
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
