TensorFlowでうなぎと寿司を判定するAndroidアプリを作ってみた． - Qiita
tensorflowを使ってうなぎと寿司の判別するClassifier（分類器）を作ってみました． （今の季節に旬なものを分類したいというのが今回の記事のきっかけです．） おおまかな流れとしては，コンピュータでモデルの学習を行って完成したモデルをandroidに入れて使用するという感じです． 記事の内容は任天堂のキャラを分類するこの記事をかなり参考にさせてもらいました．記事では多クラスですが，今回はtensorflowの理解を深めることが目的なので，２クラス分類問題としました． (もちろん２つ以上のものを学習させることは可能です．３個でも１００個でも２００個でも．．．) では早速やっていきましょう！ まずは分類したいものの画像を集めましょう！ だいたい４０〜６０枚ぐらいだといいですね．最低でも３０枚は必要です． 多い分には問題はないのが深層学習ですが，極端に多い枚数２００００枚とかだと精度
「自動生成」された美少女は、手書き美少女と区別がつくのか？ - プリキュアの数字ブログ
この４人の美少女キャラのうち、 ３つは、 「コンピュータで自動生成」したもの １つだけ 「人の手で描かれたもの」です。 どれが「人の手で描かれたもの」か、判りますか？ （答えは中ごろにあります） ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 美少女キャラクターをコンピュータが自動生成してくれるサイトがあります。 make.girls.moe 製作者twitter: Aixile@MakeGirlsMoe (@namaniku0) | Twitter （サイトの使い方の詳細などは下記サイトが参考になります） 1クリックで嫁がポンポン生まれるサービスが登場 深層学習で萌えキャラを自動生成 - ねとらぼ また、どうやって作っているかの解説論文も公開されています（英文） （どうも「Getchu.com」のサムネイルを学習させて画像処理しているっぽいですね・・） 何も考えず１クリックで、このレベルの美少女画像が無限に出
25+ Best Vue.js Frameworks » CSS Author
vue.js is a progressive JavaScript Framework that focuses on building user interfaces. It is very small and light weight compared to other more complex front-end frameworks like AngularJS, Backbone.js and another kind of javascript frameworks. vue.js Very simple to use and easy to get started. It is important to know that it can do anything with the user interface, it doesn’t care about the model
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
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