前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、4層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
ドワンゴは、イラスト投稿サービス「ニコニコ静画」の投稿作品を活用したディープラーニング技術の研究成果を、11月2~5日に神戸で開催される、コンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術に関する展示会「第8回ACM シーグラフアジア2015」で発表する。あわせて、学術機関向け研究目的データ公開用サイト「nico-opendata」を開設。12月上旬から大学などの学術機関にデータを提供していくという。 発表するのは、イラストの画像データからニコニコ静画での閲覧数を事前予測する技術。ニコニコ静画に投稿されたこれまでのイラストの閲覧数、お気に入り数を同時にニューラルネットで学習し、一切のメタデータを使わず、画像データからのみ閲覧数やお気に入り数を予測するものだと説明している。 ドワンゴによれば、たとえば、クリエイターがイラストを投稿、公開する前に、画像のデータから閲覧数やお気に入り数をある程度予
By Franie Frou Frou それぞれが巨大なSNSや検索サービスを有しているGoogle・Twitter・Facebook・Microsoft・Yahoo!といった世界有数のIT企業が、児童ポルノ画像撲滅のために「ハッシュリスト」を共有することが明らかになりました。 Hash List “could be game-changer” in the global fight against child sexual abuse images online https://www.iwf.org.uk/about-iwf/news/post/416-hash-list-could-be-game-changer-in-the-global-fight-against-child-sexual-abuse-images-online Facebook, Google and Twit
これ、グーグルのAIが見た夢です。 画像認識のニューラルネットワークは、画像に建物、動物、物体などのパターンを見出すよう躾けられたマシン。そのせいかなんの変哲もない画や風景も、こんな風に見えるんだそうですよ? グーグルがブログでその実例を公開しました。 この画像になるまでのプロセスを簡単に説明しますと… まずニューラルネットワークに画像をフィードして特徴を掴ませ、その特徴を強調するよう修正をかけさせます。で、修正された画像をまたニューラルネットワークにフィードして特徴を掴ませ、その特徴を強調するよう修正をかけさせます。このフィードバックのループを繰り返していくと、特徴がだんだん強化されていって、最後にはAIの見た夢が浮かび上がってくるんです。グーグルはこれを映画にちなんで、「インセプショニズム」とよんでいます。 たとえば、「エッジを認識しろ」という基本タスクを要求すると…
Personal Styling if we can´t find exactly what you are looking for, ask one of our stylists and they will find it for you. Welcome When words simply aren’t enough to describe the item that you are looking for capture and upload a picture instead, and ASAP54 will help you to find similar items as well as provide you with edited style-savvy recommendations. Not only can you use ASAP54’s visual searc
2. 解析動機 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 2 最後の春だし画像処理の勉強でもしとくか 後輩からAV女優の類似画像検索の話を聞く (ぱろすけ 2012) DMMにはアフィリエイトあったよな これでウェブサービス作れば儲かるかも 決して下半身からの要望で解析したのではありません http://blog.parosky.net/archives/1506 3. 計算環境 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 3 使用言語:Python 2.7 (少しだけR) 使用モジュール:Numpy, Scipy, OpenCV 科学技術計算用のライブラリ MATLABにできることは大体できる numpy.ndarray 型付き多次元配列 numpy.linalg 線形代数計算 scipy.cluster 今回はこれのk-means法を使用
ルーレットのように見知らぬ誰かとチャット出来るサービス「チャットルーレット」の人気が急上昇しているそうだ。しかしこのようなサービスは様々な「男性」を引き寄せてしまうらしく、サービスは男性器フィルタリング機能を検討しているそうだ(本家/.)。 「チャットルーレット」はロシアの17歳、Andrey Ternovskiy君が2009年月に立ち上げたユーザ同士でランダムにチャットできるサービス。2009年末は200人だったユーザ数も今年3月には150万人まで跳ね上がった。しかしユーザ数が増えるにつれ、性器を露出する男性も増え続けていることが問題となっている。また、これがユーザ離れを引き起こしているとも懸念されているとのこと。 そこでチャットルーレットでは、男性器を識別しフィルタリングする機能を検討しているとのこと。また、頻繁に「next」される(次のチャット相手へと移行されることの多い)ユーザを問
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く