ディープラーニングであり得そうな間取り画像を生成させてみる - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 今日は、HOME'Sで大量に保持している間取り画像を使って、ディープラーニングの手法の一つであるDCGANを使い、あり得そうな間取りを生成させてみました。 DCGANとは？ Deep Convolutional Generative Adversial Networkの略で、画像を生成する手法です。 データセットを元に画像を生成する生成器と、生成された画像かデータセット画像かを見分ける判別機の2つのニューラルネットワークを交互に学習させることで、 データセットのような画像を生成します。 論文はこちらです。 またNextremerさま主催の機械学習勉強会で、発表されていた方の資料もあります。 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks - Nextremer勉強会資料 昨年
ディープラーニング セグメンテーション手法のまとめ - The End of the World
インターンで画像の分類をしているのですが、最近はFCNのようなセグメンテーションをタスクに使っているので代表的な手法をいくつかまとめようと思います。 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation AlexNetやVGGの全結合層をConvolution層に置き換えることで画像をピクセル単位で推定する(Semantic Segmentationする)手法を提案しました。非常に読み応えのある論文で、今までに10回くらい読んでいますが新しい発見が毎回あります。 ポイントはいくつがあるので、一つ一つまとめていきます この論文の手法の最も重要な提案手法は、CNNの最後の全結合層をConvolutionに置き換えるということです。例えば、AlexNetのConv5の次の全結合層は6x6のConvolution層と見なすことができます。この
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2018/06/29 2018/09/05更新 【03.設定】ゼロから始めるインストール どうも、ディープなクラゲです。 「ゼロから学ぶディープラーニング推論」シリーズの３回目記事です。 このシリーズでは、Neural Compute StickとRaspberryPiの使い方をゼロから徹底的に学び、成果としてディープラーニングの推論アプリケーションが作れるようになることを目指しています。 第３回目は、RaspberryPiのOS、MovidiusのSDKのインストールについてゼロから徹底的に説明します。 最後にちゃんとインストールされているかをサンプルプログラムを実行して確かめます 先に言っておきますが、それぞれの項目で時間がかかります。ただし、特に操作せず待っているだけです。 食事や昼寝などと並行しながら、計画的に実行すると効率が良いと思います。 ラズパイのOSダウンロード：2時間弱
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