CIFAR-10 - 人工知能に関する断創録
MNISTの数字画像はそろそろ飽きてきた（笑）ので一般物体認識のベンチマークとしてよく使われているCIFAR-10という画像データセットについて調べていた。 このデータは、約8000万枚の画像がある80 Million Tiny Imagesからサブセットとして約6万枚の画像を抽出してラベル付けしたデータセット。このデータセットを整備したのは、SuperVision（またはAlexNet）と呼ばれる畳み込みニューラルネットワークを使ってILSVRC2012で優勝したAlex Krizhevskyさんとのこと。こういう泥臭い仕事もしていたなんて尊敬する。 CIFAR-10の元となる80 Million Tiny Imagesは類似画像検索（2009/10/3）で少し言及したことがあった。初出はこの論文（PDF）だと思うけれど、最初に読んだときいろいろな画像があってとてもわくわくし、いつか使っ
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
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