Chainer によるシーン認識
in English はじめに 先のページで Caffe を使ったシーン認識（15分類問題）を試みた。今回は、Caffe の学習済みモデルを Chainer を使って Fine-Tuning することにより同じシーン認識を行ってみる。 計算機環境 これまでと同じく、Amazon EC2 にある g2.2xlarge を利用した。GPU を搭載したインスタンスである。 データセット 先と同じ LSP15 を利用する。このデータセットは15個のディレクトリから構成されている。 MITcoast MITforest MIThighway MITinsidecity MITmountain MITopencountry MITstreet MITtallbuilding bedroom CALsuburb industrial kitchen livingroom PARoffice store
Fully Convolutional Networks 〜 Chainerによる実装 〜
in English はじめに 先のページで Chainer を用いてシーン認識を行った。今回は、簡略化した Fully Convolutional Networks（FCN） を Chainer を使って実装してみる。（ここに追記した。) 計算機環境 これまでと同じく、Amazon EC2 にある g2.2xlarge を利用した。GPU を搭載したインスタンスである。 データセット 今回使うデータセットは VOC2012 である。以下のような領域分割用の教師データも含まれている。 領域分割の教師データの数は2913枚、これを4:1に分割し、前者を訓練データ、後者をテストデータとした。 number of train number of test 2330 580 訓練データ数は10で、テストデータ数は5で割り切れるように端数を切り捨てた（それぞれ訓練時のミニバッチサイズである）。文献の
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