[B! TensorFlow] penaltyのブックマーク

第10回　学習済みInception-v3モデルを使った画像認識アプリケーションを作ろう|Tech Book Zone Manatee

今回は第9回に続いて、公開されている「Inception-v3」のモデルを用いて、画像識別のWebアプリケーションを作成します。 1. 画像識別タスクと分類モデル第9回では、画像内からの物体認識について紹介しました。さまざまな物体が含まれた画像に対して、画像のどのあたりに物体が写っているかを検出し、その種類についても判断していました。一方、今回扱う画像識別とは、与えられた画像に対し「その画像には何が写っているか」を判別するタスクです。画像識別では、「与えられた画像そのもの」に対して、「写っているものが何か」を分類するということになります。「何が写っているか」といってもその答えは無限にあり、実際には解決したい課題によって範囲や対象を絞ることになります。例えば「この手書き文字はどの数字か」であったり「この顔画像はどのアイドルか」であったり「これは有毒なアリかそうではないか」であったり

penalty 2017/08/03

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Image-to-Image Demo - Affine Layer

Recently, I made a Tensorflow port of pix2pix by Isola et al., covered in the article Image-to-Image Translation in Tensorflow. I've taken a few pre-trained models and made an interactive web thing for trying them out. Chrome is recommended. The pix2pix model works by training on pairs of images such as building facade labels to building facades, and then attempts to generate the corresponding out

penalty 2017/02/22

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TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル～システムのセットアップからトレードまで～ - Qiita

TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル～システムのセットアップからトレードまで～機械学習システムトレードTensorFlowjiji 機械学習ライブラリ「TensorFlow」と、オープンソースのシステムトレードフレームワーク「Jiji」を組み合わせて、機械学習を使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアルです。システムのセットアップからはじめて、機械学習モデルの作成、トレーニング、それを使って実際にトレードを行うところまで、具体例を交えて解説します。システム構成次のようなシステムを作ります。 Jijiのバックテスト機能を使ってトレードデータを収集。これをTensorFlowに入力してモデルをトレーニングします。予測する内容については後述。訓練したモデルを使って予測結果を返すREST APIを作り、トレード時にJijiから呼び

penalty 2016/08/17

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TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ

以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたのでここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。データセットの作成今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。対象アイドル一覧これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記

penalty 2016/06/15

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特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita

特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python 機械学習 DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰

penalty 2016/05/24

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TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ

アイドル顔識別のためのデータ収集をコツコツ続けてそれなりに集まってきたし、これを使って別のことも…ということでDCGANを使ったDeep Learningによるアイドルの顔画像の「生成」をやってみた。まだだいぶ歪んでいたりであまりキレイじゃないけど…。顔画像を多く収集できているアイドル90人の顔画像からそれぞれ120件を抽出した合計10800件をもとに学習させて生成させたもの。分類タスクとは逆方向の変換、複数のモデル定義などがあってなかなか理解が難しい部分もあったけど、作ってみるとそこまで難しくはなく、出来上がっていく過程を見るのが楽しいしとても面白い。 DCGANとは "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks"、略してDCGAN。こちらの論文で有名になった、のかな？ [1511.06434] Unsupervise