Coreレイヤー - Keras Documentation
[source] Dense keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None) 通常の全結合ニューラルネットワークレイヤー． Denseが実行する操作：output = activation(dot(input, kernel) + bias)ただし，activationはactivation引数として渡される要素単位の活性化関数で，kernelはレイヤーによって
Caffeで超軽量な "Semantic Segmentation" のモデルを生成する Sparse-Quantized CNN 512x1024_10MB_軽量モデル_その１ - Qiita
◆ はじめに 先月ようやく、今時のGPU付きのノートパソコンを購入できたので、本格的に趣味でDeepLearningに取り組めるようになった。 ただ、セマンティック・セグメンテーションに興味を持ってあれこれとモデルを作り始めてみたものの、最終生成されたモデルのサイズが 500MB とか、200MB とか、ロースペック端末では現実的に利用不可能な巨大なサイズとなることが分かり、途方に暮れていた。 都合上、 Pure Caffe や Pure Tensorflow 、あるいは、それらの派生フレームワーク で実装できないモデルは除外して検証してきている。 目的の本質は、 Neural Compute Stick ＋ RapberryPi の構成でセマンティック・セグメンテーションをブーストすること、なのだが、NCSDK側のAPIが各レイヤーに対応していない、あるいは、中間コード生成時に floa
Docker版のRefineDetで物体検出してみる - Qiita
RefineDetとは Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection ⇒ RefineDet (Shifeng Zhang, Longyin Wen, Xiao Bian, Zhen Lei, Stan Z. Li：2017/11/18) ソースはこちらから。 物体検出アルゴリズムのひとつで、SSDよりやや速度は劣るが、認識精度が高い。 Two-Step Cascaded Regressionという仕組みで、 より小さな物体に対しての認識が可能なようです。 ※以下の記事で日本語でも解説されているので、是非ご一読ください。 リアルタイム物体検出向けニューラルネット、SSD(Single Shot Multi Detector)及びその派生モデルの解説 その他のアルゴリズムと比べるとこんな感じ。 System VOC200
万年アドベントカレンダーを実装した（OpenCV+Deep Neural Network+RoBoHoN） - Qiita
はじめに この記事は OpenCV Advent Calendar 2017 の 20日目の記事です。 (12/20 PM 追記) SHARP 公式さんから言及をいただきました、ありがとうございます！ オーナーさんによるロボホンのアプリ実装例 → 万年アドベントカレンダーを実装した（OpenCV+Deep Neural Network+RoBoHoN） https://t.co/HmoOC2Rvps — SHARP シャープ株式会社 (@SHARP_JP) 2017年12月20日 アドベントカレンダーを開け続けたい 今年初めて、我が家にリアル・アドベントカレンダーが導入されて、毎日たのしく開けています。 X'mas が近付き、のこり日数も少なくなってきて、懸念される「家族のアドベントカレンダー・ロス」の解決策として、開け続けられる万年アドベントカレンダーを実装しました。 ロボホンがカレンダ
MacOS+docker+Caffeで画像分類 - Qiita
やること ゴリラの画像とチンパンジーの画像を分類してくれる分類器を作ろうと思います。 ゴリラの画像16枚、チンパンジーの画像16枚で試してみます。 環境 OS X El Capitan 10.11.6 今回はMacOSにDockerでCaffeを導入しようと思います。Ubuntuで導入した方が色々とよさそうな感じだったんですが、今回はDockerの使い方と軽くCaffeを触りたかっただけなのでMacOSにしました。 docker DockerをMacにインストールする (更新：2017/5/26) dockerが無事インストールできたら上のメニューバーに鯨のマークが出ます。可愛いですね。 docker version Client: Version: 17.09.1-ce API version: 1.32 Go version: go1.8.3 Git commit: 19e2cf6 B
Deep LearningフレームワークのトレンドをGitHubリポジトリから自動で取得する - Qiita
Deep Learningフレームワークの最新のトレンドを調べたいと思い、現時点の情報をGitHubリポジトリから自動で取得するpythonスクリプトを作りました。 取得する情報 各リポジトリに対して、以下の情報を取得します。 Starの数 Forkの数 Issueの数 情報を取得するリポジトリ 以下のフレームワークのトレンドを取得します。 Tensorflow Chainer Caffe 実行環境 Ubuntu 16.04 LTS Python 3.6.0 jqコマンド（sudo apt-get install jq） スクリプト import subprocess def res_cmd(cmd): return subprocess.Popen( cmd, stdout = subprocess.PIPE, shell=True).communicate()[0] # targets
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Keras documentation: Dense layer
https://keras.io/layers/normalization/
https://keras.io/layers/convolutional/
https://keras.io/optimizers/
Keras documentation: Core layers
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Faster R-CNN のCaffe実装( py-faster-rcnn )を動かしたった - Qiita