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russeng.hatenablog.jp
仕事で、物体検出を用いた業務発注を行う関係で勉強していたのと、これに応募してみようとして色々やっていて、表題のプログラムが動かせるようになったので一応手順を共有しておきたく。 第2回衛星データ分析コンテスト「Tellus Satellite Challenge」を開催します (METI/経済産業省) すでに以下の日本語の記事があって、ほぼほぼそれのパクリなのですが、元のgithubなりコードを調べないと解決しない箇所があったのでまとめておきます。 最新の物体検出YOLO v3 (Keras2.2.0+TensorFlow 1.8.0)を独自データで学習できるようにしてみた: EeePCの軌跡 疑問点、指摘などコメントでいただけるとありがたいです。 1. YOLOとは?&今回のコード 2. 学習させたい画像と対象の位置情報を記述したファイルを用意する 3. 事前学習済み重みファイルを用意する
色々webを見ていたら、タイトル通りの機能が簡単に使えるplotlyという神ライブラリを見つけたので、使ってみました。 一昔前、pythonでグラフ図示ならmatplotlibという風潮がありましたが、塗り替えられつつあるかと思います(知らんけど)。 オフライン使用でも、手元でグリグリできて、マウスオーバーで値を表示できたりといった機能は、解析の場面でもふっつーに便利だと思います。 そういえば、matplotlib1000本ノックをすると言ったな、アレは嘘だ。 引用: matplotlib使いづらくない?plotlyで可視化しようよ - MATHGRAM [Python] Plotly 入門 - ゾンビでもわかるPythonプログラミング 必要な情報は、基本的にすべてこのリンクに書いてあります。 オフラインで使用する ・インストールは、まあ普通にpipでいけました。 ・上記引用からコードを
最近、私の中で量子力学のことをネットで調べてわくわくするブームが来ていて、仕事中も隣のデスクの人の目を盗んでは、業務に関係ないページを閲覧したりしています。 発端はこれ。 wired.jp いやまあ、誰でも、暇な大学生の時とかに、「二重スリット実験」とか、wikipediaサーチをリンク先をどんどん飛んでってハマったりしたことはあると思うんですけど、誰でも。 なんか四則演算とか、普通の因果関係の範囲内で理解できないって言うのが、夢の世界みたいで面白いなあ、と。 あと、駆け足で読んだので、出てくる概念とか詳しくは意味はわからなかったんですけど、 藤井太洋っていうSF作家の「常夏の夜」という、量子力学の性質が人類のコントロール可能になったという想定の明るい未来を描写した短編があって、 これで読んだんですけど。 タイムリープも多世界解釈も、ヒューマンマシンインターフェイスもすでにSFの世界なんか
仕事で時系列データから何か答えを出せたらいいよね的な話題があって、欲をぶっかいて深層学習を使ってやろう、そしてTensorFlowにてLSTM*1を使おうと企んでる訳です。 タイトルは特に意味はなく、わかるLSTM ~ 最近の動向と共に - Qiitaに対する勝手なアンサーソングです。 ネットで集められる情報を集めたというだけの自分用メモで、おそらくあなたにとって有用な情報は書いていません。また、随時メモを追記する予定です。 LSTMとは? に関する記事 ① わかるLSTM ~ 最近の動向と共に - Qiita ・LSTMの歴史的経緯から言及し、日本語で書かれた記事の中でおそらく最も詳細に仕組みを解説。数式で書き下しもしている。 ・LSTMには4つのバージョンが存在している。そしてchainerがどのバージョンなのかについて言及。 ・誤差逆伝播時の図解もあるのは、珍しい。 ・テンソルの書き
今回でほぼパーペキにわかったのでまとめ 環境:python 2.7.6 OpenCV2.4.11 キャリブレーションをせずともステレオマッチングと、視差マップをもとにした奥行き計測はできる↓ russeng.hatenablog.jp ①事前 ・左右カメラで同一のチェスボードを撮影した画像を数10枚程度(最低10枚くらい、確か)用意する(Zhangの方法) ・↑と同様のカメラの位置関係で撮影したステレオマッチング用の画像(奥行計測したい画像)を用意する ②cv2.findChessboardCorners(image, patternSize[, corners[, flags]]) → retval, corners 「チェスボードの交点を見つける」 ・cornersには交点の画像内ピクセル座標が戻り値として与えられる ・撮影したキャリブレーション用画像すべてに対して行う ・corner
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