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初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
【ディープラーニング】10時間でChainerの基本を身につける - あれもPython,これもPython
ディープラーニングは色々な知識が必要です。 「チュートリアル動かしました」で止まったままの人も多いでしょう。 そこで、自分がchainerを理解しながら動かした時の方法を書きます。 大前提 とは言ったものの、誰でも入門は無理なので。 以下が最低限の前提です。 数学:微分積分、行列、確率とか聞いても「ああ、あれね・・・」くらいには思う IT:Pythonがそれなりに分かる。numpyはそこそこ分かる。 機械学習:説明変数とか、目的変数とか分類とかが何となく分かる やる気:引っかかった時に、調べる気力がある ゴール chainerを自分で色々試せるレベルになる。 あくまで試せるレベルになるだけです。 それでも千里の道も一歩からです。 一緒に頑張りましょう。 ちなみになぜchainerか、というと、 入門者が触るには、バランスは良さそうに見えたからです。 最初の最初 ディープラーニングは歴史から
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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Chainer: A flexible framework for neural networks
GitHub - chainer/chainercv: ChainerCV: a Library for Deep Learning in Computer Vision
