画像の平均作成、標準化、畳み込みの結果をもとにソート【kadenzeCADL 1】 - Qiita
はじめに kadenzeのCREATIVE APPLICATIONS OF DEEP LEARNING WITH TENSORFLOWを受けています。 session1の課題を行ったので何をしたかメモ。 もととした画像は、いらすとやさんのいろんな顔アイコンから100枚ほどお借りしました。 ありがとうございます。 平均画像の作成 顔のようなものは認識できますね。 もとにした画像がスーツが多めだったので、それが色濃く出てしまっているように思います。 標準偏差を可視化 中心部分は肌色が多い為、差が小さくなっているようです。 標準化した画像 右端の下から3列目の髭のおじさんが際立っているように見えます。 カーネルで畳み込み カーネルは下記。 これをどう解釈すれば良いのかわかりませんでしたが、ソートの結果、上部に若い人のアイコン、下部に年上の人のアイコンが並んでいるように思います。 コード Gith
kadenze: アートとテクノロジーの MOOC の紹介
kadenze という MOOC を知ったので、紹介します。 Online Arts and Technology Courses | Kadenze Kadenze とは# Kadenze とは、芸術、つまりアートや音楽、絵画と、それに関わるテクノロジーに特化した 講座を多数よういされた MOOC だ。 2015/7 に設立されたので、まだ誕生して 2 年も経たない。 しかし、コンテンツは 100 近くある。 コースは聴講のみなら無料、課題の提出や certification の取得は有料となっている。 ここは、他の MOOC とかわらない。 また、Course と Program とで分かれている。 Program は複数の Course をばら売りしたもの。 逆にいえば、複数き Course をシリーズにしてまとめたものが Program. Programs | Kadenze Fo
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Kadenze CADL session2 の課題 image painting - not good but great