Deep LearningのWebプラットフォームLabellioを試してみた - kivantium活動日記
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という記事を見かけたので試してみました。 公式のチュートリアルに従えば簡単にDeep Learningを使った画像認識を試すことが出来ました。 まずはLabellioにアクセスします。 サインインをクリック。 アカウントはGitHubまたはGoogleアカウントと紐づけするようです。 ログインするとモデル作成画面に飛ぶのでCreate Modelをクリック。(kinmosaは過去に私が作成したモデルです） モデル名を入力してAdd dataをクリック。 今回はご注文は機械学習ですか？で使ったデータセットをzip形式で送る方法を使いました。 このようにラベル名のついたフォルダにそのキャラの顔画像を入れます。フォルダ直下に入れたファイルはフォルダ名のラベルが付くようです。
Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 (モデル配布) – Rest Term
ねこと画像処理。 (アイシャ – 池袋 ねころび) 前回のねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは猫画像の集め方について整理しました。今回はその集めた猫画像を使って猫検出用の学習モデル(分類器)を作成したいと思います。それにはいろいろと準備が必要です。 モデル(分類器)の配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 アノテーションデータの収集 学習モデルを作る前に猫のどの部分を検出するかを決める必要がありますが、今回は猫の顔(頭)部分の検出を行おうと思います。そのためのアノテーションデータ作成補助ツールを作成したのでそれを使ってひたすらデータを集めます。僕一人の作業だと限界があったのですが、クラウドソーシングによりネット上の顔も知らない有志達の協力のおかげであっという間にデータが集まりました。 アノテーションデータ作成補助ツールの作成にあたっては以下のサイトを参考にさせてもらいま
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