機械学習でつかう画像を集める作業を少しラクにするツールをつくりました - #daiizメモ
昨日の記事 の冒頭で紹介した，機械学習用の画像データを収集する作業を手助けするツール『tfPhotoPalette』をChromeウェブストアで公開しました．TensorBoardに傚ってオレンジ系統の配色にしてみました． Chromebookでも使えます！！ 画像の表示 画面上部の長いボックスに画像のURLを入力して，その隣の「Load」ボタンを押すと画像が表示されます．一番左に大きく表示された画像がオリジナルなものです．画像の中に用意されている半透明な領域の大きさや位置を変更して，任意の箇所を切り抜くことができます．切り抜かれた領域は，オリジナル画像のすぐ右隣に表示されます． 画像の切り抜きと縮小 機械学習で学習／評価用に与える画像のサイズは，かなり縮小しておく必要があります．TensorFlowのチュートリアルで紹介されていた画像分類の話や，昨日の例では入力画像は32 x 32 px
TensorFlowで画像分類した定食たちの銀河をつくった - #daiizメモ
先日公開された Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: Cloud Vision API でイメージの「銀河」を探索しよう を参考にしながら，自分でも可視化に挑戦してみた．記事で書かれている手順説明とGitHubで公開されているソースコードを眺めながら，可能な範囲で真似しながら作った．制作過程をざっくりまとめていく． 可視化の題材は，Cloud Vision APIではなくて，TensorFlowを使って実験を進めているConvolutional Neural Network での定食画像分類実験とした．定食分類実験については下記記事をご覧ください． 「銀河」の様子 ブラウザで3D空間を表示するためにthree.jsを使っていて，完全に初心者状態だったので予想以上にいろいろなところで躓いた．とりあえず今のところはこんな感じで触れるようになっている． 画像収集
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