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ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
スタートアップを支えるWEBサービス/技術 | blog.smarteducation.co.jp
谷川です。はじめての投稿でいきなりまとめですが、今現在使っている技術やサービスなどよく聞かれるので、まとめて書いておこうと思います。 スタートアップの方など、これから選定される方はメリットやなぜ導入したかも含めて書くのでご参考に！ モバイルアプリ Unity http://japan.unity3d.com/ 知育をやるならば、3Dは避けて通れない道です。 アプリはもちろん、映画などでもpixerを始め子供向けのコンテンツでは3Dが多く、3Dであれば選択肢はUnity一本でしょう。（最近は2Dにも対応しています） エンジニア・デザイナー中心にUnity合宿などを定期的に行っており、今後は主にUnityを使っていく予定です。 *Unity開発者大募集中です。 Cocos2d-x http://cocos2d-x.org iOSとAndroidをメインに、復数プラットフォームに対してアプリを配
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