TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 その2 - すぎゃーんメモ
以前に試した、アイドル顔識別の性能評価。 memo.sugyan.com それから半年以上も経ってデータ数も増えたし ちょっと確かめたいこともあったので、再び試してみた。 新データセット 前回は 40人×180件 で 計7,200件 を用意したけど、今回はもう少し多めにデータが集まっていたので(卒業などでもうアイドルではなくなってしまった子も居るけど…)、今回は 120人×200件 で 計24,000件 を抽出してデータセットを作成した。 実際にラベル付けしたデータから抽出してみると、元が同じ画像なのに加工や顔検出器のブレなどで別の顔画像として登録されてしまっているもの、明らかに同じ日・同じ場所で連写していて「ほぼ同じ顔画像」と思われるもの などの重複が結構あることに気付いて、頑張って出来る限り排除した。 前回もある程度は人力でチェックしていたけど、今回は学習済みモデルに食わせた中間層出力
Image-to-Image Translation in Tensorflow - Affine Layer
I thought that the results from pix2pix by Isola et al. looked pretty cool and wanted to implement an adversarial net, so I ported the Torch code to Tensorflow. The single-file implementation is available as pix2pix-tensorflow on github. Here are some examples of what this thing does, from the original paper: "The Sorcerer's Stone, a rock with enormous powers, such as: lead into gold, horses into
数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講し終わりました！ 「機械学習に興味はあるけど、何から始めたらいいかわからない」 「Courseraはいいって聞くけど、難くて挫折する気がする」 「機械学習やるなら、PRMLがいいって聞いたけど」 という人は多いと思います。私も同じように思っていました。Courseraの機械学習コースを始めたのはなんとなくですが、修了してみて、やって本当に良かったと思います。機械学習は面白いし夢があるので、ちょっとでも興味がある人の背中を押したいと思
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keras(tensorflow)で花の画像から名前を特定 - Qiita
TensorFlowを利用した
アイドル顔識別についてあれこれ / 2017-01-28 GCPUG Fukuoka 5th
【初心者向け】MacでDockerを使ってTensorFlowの画像認識を試す - Qiita
