似ているヘアカット写真を見つける画像認識AI 「Yahoo! BEAUTY」の新機能で活用
ヤフーは2月15日、ヘアスタイル検索サービス「Yahoo! BEAUTY」に独自の画像認識AIを使った新機能を導入したと発表した。ユーザーの好みに合うヘアスタイル画像の表示精度がアップしたという。 入力した名称のヘアスタイル画像を表示するもの。従来は画像に付けられたハッシュタグを基準に類似画像を表示する仕組みだった。 新機能ではAIがヘアスタイルの特徴と髪の毛の色を識別し、類似画像を表示する方式に変更。識別方法には画像認識で精度が高い学習手法とされる「Convolutional Neural Network」（CNN）を採用した。 ヤフーによると、学習対象は「ショート」「セミロング」といった髪の長さ、 「マッシュ」「ひし形」などの髪形のシルエット、「ワンカールパーマ」「外ハネ」のような毛先の動き、「クール」「ガーリー」といったヘアスタイルへの印象に至るものまで多岐にわたるという。 類似画像
End-to-End音声認識の計算量を削減した話
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、音声処理黒帯（黒帯はヤフー内のスキル任命制度）の藤田です。今日のブログでは、音声認識技術の研究開発におけるヤフーの最新の取り組みを紹介します。 特に、近年注目されているTransformerという手法に基づく、End-to-End音声認識の計算量を削減した研究を紹介します。この研究は、難関国際会議IEEE ICASSP2020に投稿し、採択されました。また、arXivでプレプリントを公開しています。そして、ESPnetというEnd-to-Endモデルのツールキット上でソースコードも公開しています。興味のある方はぜひ、こちらもご参照ください。 音声認識で用いられるEnd-to-Endモデルとは？ 音声認識技術は音声をテキ
【論文読み】異常検知を支える技術 - Qiita
前回の記事では、ディープラーニングの異常検知に関するベンチマークを 行いました。その結果、「L2-SoftmaxLoss」が一番良い性能を示しました。 本稿では、その元になった「論文の概要」と「異常検知に適用した場合の考察」を 記したいと思います。 ※なお、本稿の図は特に明記がない場合は論文（L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification ）より引用しています。 論文の結論 結論からいうと、論文で言いたかったことは ということです。この意味が分かる方は、既に論文のほとんどを理解できています。 あとは、分類精度を向上させるために、ソフトマックス関数をどう改造するかのお話しです。 ソフトマックス関数のクロスエントロピー 分類問題で良く使われるソフトマックス関数のクロスエントロピーは 以下のとおりです。 L_S=-\
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深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAのAmpereで対応した新技術「プルーニング」
