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2019年2月18日のブックマーク (6件)

  • ディープラーニングで交通量調査の映像解析精度を上げるのに苦労した - Qiita

    サマリー ・映像解析による交通量調査の手法について ・解析結果の映像サンプルはこちら:https://youtu.be/kgjG6_hejE8 ・映像によっては誤認識しやすいエリアがある ・マスク機能について 映像解析による交通量調査の手法について ここではディープラーニングによる映像解析精度を上げるためには「解析しないこと」が早道だよ、という話をします。ディープラーニングそのもののチューニングによる解決ではなく、実装方法の工夫による回避なので、ディープラーニングの勉強にはならないかも。 あ、トップ画像ですが「small_truck」として軽貨物が判別できているのがちょっと自慢。ピンクの枠です。 ・やっぱり映像解析は簡単ではない 前の記事でも書いてますが、SSDにしてもMask R-CNNにしてもYOLO V3にしても物体検出は「静止画」に対して行います。動画をinputに選択できたとして

    ディープラーニングで交通量調査の映像解析精度を上げるのに苦労した - Qiita
  • IBMクラウド戦略の方針転換。AIのWatsonを他社クラウドでも実行可能に。

    IBMクラウド戦略の方針転換。AIWatsonを他社クラウドでも実行可能に。by yuta2019年2月17日2019年6月2日 IBMクラウド方針転換 今週はIBMのイベントThink 2019が行われていました。初日からAIと人間のチャンピオンによるディベート対決が行われるなど、見応え充分な内容でした。 IBMディベートAI、惜しくもチャンピョンに敗れる。 その他、このイベントの注目を集めたのは、CEOのジニーロメッティの基調講演です。今までIBMのクラウドで提供していたAIWatson)を、他社クラウドでも実行可能にすると発表して、これを聞いた人達は軽くざわめきました。 これはIBMのクラウド戦略の大きな方向転換を意味します。ただ、このニュース記事は相当な数を読みましたが、「他社クラウドからWatsonが使える」という報道ばかりで、なぜIBMがそんな手を打ってきたのかという”狙い

    IBMクラウド戦略の方針転換。AIのWatsonを他社クラウドでも実行可能に。
  • 【Python】さようなら仮想環境? - Qiita

    Mediumで以下のような記事があった Goodbye Virtual Environments? – Chad Smith – Medium さようなら、仮想環境? 記事を見る感じ、python と pip の代わりになるようなコマンドっぽい また、PEP582で提案されている__pypackages__が使われている ソースコードを見たり、READMEを見たり、Medinumを見たりしただけなので、間違いがあるかもしれません。 間違いがありましたら、教えていただけると嬉しいです。 動作環境

    【Python】さようなら仮想環境? - Qiita
  • 深い森(multi-Grained Cascade Forest)と浅い森(Random Forests)を動かして比較してみた - Qiita

    深い森(multi-Grained Cascade Forest)と浅い森(Random Forests)を動かして比較してみたPython機械学習MachineLearningrandomForestgcForest はじめに gcForestを動かしてみる。 背景 近年、機械学習のモデルは主にニューラルネットワークを用いる深層学習に注目が集まっている。しかし、一般的に深層学習を十分に利用するには、膨大な計算資源や、ネットワークの構造とパラメーターのチューニング、学習用の大規模データが必要というネガティブなポイントがある。これらの問題点を解決するために、深層学習の代替案として決定木とアンサンブル学習を利用して深く学習するgcForest(multi-Grained Cascade Forest)が提案されている。 内容 ページでは次のような決定木ベースの機械学習モデルを構築します。 R

    深い森(multi-Grained Cascade Forest)と浅い森(Random Forests)を動かして比較してみた - Qiita
  • 画像処理100本ノックを「Google Colaboratory」で楽々学習 - Qiita

    画像処理100ノックとは 以下のような素晴らしい記事を発見しました。 https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14 (リンク切れ) 画像処理を、OpenCV等の高度なライブラリを使わず行うことで、画像処理の理解を深める、非常に有用な練習問題集です。自分も画像処理の基礎を学びなおしたかったので、自己学習のため活用させていただくことにしました。 ただ、初学者にとってハードルになりそうなのが、環境構築のところです。GitHubのREADMEに丁寧に描かれているのですが、初学者にとっては難易度高く、時間もかかります。また、自宅以外の環境でちょっと学習したいときなどにも不便です。 そんな手間を解消するために、Googleが提供している環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービスGoogle Colaboratory」を使

    画像処理100本ノックを「Google Colaboratory」で楽々学習 - Qiita
    ma38su
    ma38su 2019/02/18
  • 政府によるインターネットの検閲とSNIについて

    しかし今回一般の人の目にも触れる形でSNIやHTTPSのことが報じられた結果、エンジニアも含めて明らかに技術に関して勘違いをしているのではないかと感じる発言を見ることがありました。このまま放置するのも良くないと感じているので、Q&Aという形でSNIやHTTPSに関する誤解を少しでも解ければと思います。 Q&AQ: そもそもSNIって何?以前書いた記事にも書かれているので是非読んでみてください。 簡単に説明すると、HTTPSではSSL/TLSを利用して通信が暗号化されます。なので1つのIPアドレスで複数の証明書を扱おうとした場合、最初の通信時にどの証明書を利用すればいいか分かりません。そこでSNIが必要になります。 SNIは最初の通信時に今から通信したいサーバーネーム(ドメイン名と考えてください)をサーバーに平文で渡すことで、通信したいSSL証明書を指定できます。SNIは現在の一般的なブラウ

    ma38su
    ma38su 2019/02/18