ChainerでMTGのカードを分類する(識別フェーズ) - catalinaの備忘録
黄金週間なので趣味プログラミングに没頭です。かたりぃなです。 MTGのカードの種類を識別するPythonモジュールを作っていきたいと思います。 今回でPython側でchainerを使う部分はひとまず完成です。 環境 ソフトウェア Windows10 Pro VisualStudio 2015 community(C++用) VisualStudio Code(Python用) Python 3.5 Chainer 1.20.0.1 ハードウェア CPU=intel-Corei7-6700 3.4G RAM=16GByte GPU=NVIDIA GeForce GTX1070 ストレージ=SSD 525G Chainerで学習させる 前回Chainerをいじったとき、識別率が60%くらいで頭打ちになってしまいました。 http://catalina1344.hatenablog.jp/en
Chainerでcifar-10画像分類を試してみる - catalinaの備忘録
やっとchainerでCNNを動作させるところまで辿り着きました。かたりぃなです。 何がやりたいのか？ ARというかHololensのMRで現実世界のオブジェクトを識別して追加の情報をユーザーに提示できれば楽しいだろうなと思っています。 HololensのAPIを軽く見たところ、深度マップなどの面倒は見てくれるようですが、画像からの物体検出などは見当たりませんでした。 画像処理といえばOpenCVなんかが有名で、最近はdnnモジュールが追加されているのでこいつを使って公開されている学習済みモデルを取り込めば一般物体認識はできそうですが、学習済みモデルを持ってくるだけでは私のやりたいことに届かなさそうです。 手作業で前処理や特徴抽出を記述していくのもアリかもしれませんが、そういう試行錯誤に時間を費やすのは勿体ないと思います。 なら自前でモデルを作ってDeepLearningのフレームワークを
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