TensorFlowで画像分類した定食たちの銀河をつくった - #daiizメモ
先日公開された Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: Cloud Vision API でイメージの「銀河」を探索しよう を参考にしながら，自分でも可視化に挑戦してみた．記事で書かれている手順説明とGitHubで公開されているソースコードを眺めながら，可能な範囲で真似しながら作った．制作過程をざっくりまとめていく． 可視化の題材は，Cloud Vision APIではなくて，TensorFlowを使って実験を進めているConvolutional Neural Network での定食画像分類実験とした．定食分類実験については下記記事をご覧ください． 「銀河」の様子 ブラウザで3D空間を表示するためにthree.jsを使っていて，完全に初心者状態だったので予想以上にいろいろなところで躓いた．とりあえず今のところはこんな感じで触れるようになっている． 画像収集
リンクもまるごとキャプチャしてSVGで出力するChromeスクリーンショット拡張をつくりました - #daiizメモ
閲覧しているウェブサイトの選択された範囲のスクリーンショットを撮ってSVG形式でダウンロードできるChrome拡張機能をつくりました．SVGで出力しているため，普通のPNGやJPGと比べると，以下のような少しだけ高度なことができます． スクリーンショットを撮ったページのURLを<svg>のdata属性として保持できる スクリーンショットの範囲内のリンクをそのまま残すことができる． ページ中の<a>の位置に，外部ページヘのリンクを持つ<rect>を挿入しています．クリックするとリンク先のページが開きます． ブラウザで通常リンクと同じように扱われるため，rectをホバーするとChromeの左下にジャンプしようとしているURLが表示されるので，移動先もしっかり確認できます． まだかなり荒いベータ版ですが，GitHubで公開しています．クローンして，そのままChromeの拡張機能管理ページから読み
TensorFlowで食神の定食画像を分類する実験 - #daiizメモ
昨日に引き続き，機械学習のお話． TensorFlowのチュートリアルで紹介されていた画像をクラス分けするConvolutional Neural Networksの例題（CIFAR-10）のデータセットだけを差し替えて実験してみた． 今回の実験の目的は 写真を収集するためのツールの開発 TensorFlowで書いたプログラムに自前で用意した写真を与える練習 少しのデータでどれくらいの分類精度が出せるのか試す といった感じ． 分類対象は，電通生なら誰でも知っている有名な中華料理店食神の590円定食メニュー．1番〜8番まであるけれど，今回は訓練データ数の都合上半分の1, 3, 4, 5番をターゲットとした*1． まず，写真を集めるツールについて． ウェブブラウザで画像の収集と欲しい部分を切り抜くためのツールが欲しかったので作ってみた． しかし少し解決できない問題があって，ブラウザで触るアプリ
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