用意した画像は一枚だけ！？物体検出で将棋駒の認識 - Qiita
※こちらはPythonデータ分析勉強会#02の発表資料です。 前回は、YOLOv3でパトライトの監視を行いました。 今回は、YOLOv3で「将棋駒」を認識させます。 そして、用意する画像は一枚だけという、無謀な挑戦をしてみます。 前回から、内容がガラリと変わっておりますが、まずはそのモチベーションを説明します。 なぜ、用意した画像は一枚なのか？ よくディープラーニングのサービスなんかを見ていると、用意する画像は1000枚とか 平気で書いてあります。 しかし、個人事業主や中小企業は、そんなに労力をかけて画像は用意できませんし、 1000枚用意しても、バリエーション豊かな画像じゃないと、意味がないことが多くあります。 用意する画像が一枚だけなら、労力は最小限ですし、バリエーションも気にしなくて良いです。 従って、「用意する画像が一枚」で精度が出るなら、世の中のディープラーニングの サービスがよ
画像認識のデファクト企業「Mobileye」は自動運転時代の主役となるか
Mobileyeの創業者で共同経営者のアムロン・シャシャウ氏（左）とフォルクスワーゲン乗用車ブランドCEOのヘルベルト・ディース氏（右）。ディース氏の基調講演にシャシャウ氏がゲストとして登場した 出典：フォルクスワーゲン 「ついに、表舞台に立った」。 2016年1月上旬、米国ネバダ州ラスベガスで開催された「CES 2016」のドイツ・フォルクスワーゲンによる基調講演に、Mobileye（モービルアイ）の創業者で共同経営者のアムロン・シャシャウ氏が登壇した。さらには、General Motors（GM）も、Mobileyeとの“新たなるビッグデータビジネス”で提携すると発表した。こうした動きに対応して、シャシャウ氏はMobileye独自の記者会見を開き、同社が持つ技術の実情とこれからについて詳しく述べた。
画像認識分野での ディープラーニングの研究動向 岡谷 貴之 東北大学
企画セッション2「ディープラーニング」 • 趣旨：応用３分野におけるDeep Learning（深層学習）の研究 の現状 • 画像：岡谷貴之（東北大学） – 「画像認識分野でのディープラーニングの研究動向」 • 音声：久保陽太郎（NTTコミュニケーション科学基礎研究所） – 「音声認識分野における深層学習技術の研究動向」 • 自然言語処理：渡邉陽太郎（東北大学） – 「自然言語処理におけるディープラーニングの現状」 画像認識分野での ディープラーニングの研究動向 岡谷 貴之 東北大学 NNの基本要素 Neural Network NN研究の歴史 DNNの過学習とその克服 • DNN → 過学習が起こる – 訓練誤差は小さいが汎化誤差は大 • 現象 – 下層まで情報が伝わらない；勾配が 拡散；訓練データが上位層のみで 表現可能 – 全結合型のNNで顕著 • 過学習の克服 １．学習最適化の工夫
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせ - Alpaca技術ブログ
本日6/30にAlpaca(http://www.alpaca.ai/, blog: http://blog-jp.alpaca.ai/)はDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio(ラベリオ)」(URL: https://www.labell.io/ja/)をリリースしました。 リンク: Labellio ロゴ 代表画面 モデル一覧ページ ラベル付けページ モデル構築ページ 背景 近年の機械学習関連技術の発達により、Deep Learningを用いた画像の認識精度は人間に迫るレベルに達しました。しかし、そのソフトウェアとGPUを用いた計算環境のセットアップ、画像の管理、作成されたモデルのプロダクトへの有効利用と、実際に画像認識を行う上での課題はたくさんあります。 Labellioはそのようなソフトウェア、計算環境、有効利用などの
大規模画像データセットを用いた自動画像アノテーション - cslabの日記
研究用メモ 画像認識に関する研究用メモ 任意の画像に映ってい映っている物やシーンを自動的に理解するために、画像にタグを自動手に付けていく手法が求められている。 自動画像アノテーションの定義は、タグがついていない画像に対して、ふさわしいタグを複数付けていく手法のこと。 画像中の特定のもの、たとえば、猫を見つけるなら、「特定物体認識」、何が映っているかを複数見つけるなら、「一般物体認識」と分けて議論される。 自動アノテーション処理の流れ １．画像とそれに付随するタグのペアデータベースの構築 ２．画像とタグの特徴抽出 ３．画像とタグの関係モデルの構築 ４．モデルから新規画像へのふさわしいタグ推定 が処理の流れ。 画像の自動タグつけ用データセットをチェックしておく。 自動アノテーション手法のアルゴリズム評価用に用意されたデータセット corel5K 例が載っている。Humanが画像に付けたタグと、
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CVPR 2017 速報
http://www.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/~harada/pdf/cvim_slide_harada20120315.pdf
【連載】コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ
日立評論2013年2月号 : 情報社会を支える画像認識・文書解析技術の最新動向
防犯カメラが事故・犯罪を検知して警報・通知する防犯・映像監視システム｜ドーベルマン