You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
以前、Keras+Tensorflowで学習したモデルをOpenCVで推論に使用する方法について解説したことがありました。 run Keras model on opencv from Takuya Minagawa www.slideshare.net OpenCVにはDNNモジュールという畳み込みニューラルネットワークを使用するための機能があります。ただこれは主に推論用で、学習のためには別のディープラーニングフレームワークで作成したモデルを別途読み込む必要があります。 OpenCVはTensorflowやCaffe等いくつかのフレームワークをサポートしているのですが、前回は初学者にも使いやすいだろうという理由でKears+Tensorflowのモデルを選択しました。なお、OpenCVはTorchはサポートしてますがPyTorchはサポートしてませんでした。 しかしながら、OpenCVは
ノンパラベイズ面白いね。佐藤一誠先生のノンパラメトリックベイズの本を読んで自分なりに理解できたので実装してみた。本読んで理解して、自分で導出して、実装・実験するの本当に重要。定着度がぜんぜん違う。 ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 佐藤一誠出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/04/20メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る 無限混合ガウスモデルは上の本の5.2節で説明されてるモデルで、ディリクレ過程混合ガウスモデル(Dirichlet Process Gaussian Mixture Model; DPGMM)とも呼ぶらしい。面倒くさいので以下DPGMMと書く。 DPGMM 普通の混合ガウスだと分割数(クラスタの数)K を事前に決めなきゃいけないんだけど、これが面倒くさいし、よほどそのデー
こんにちは。雨宮(@rail44)です。 普段はヨーヨーやポケモンに興じるかたわら、株式会社fluctで広告配信システムの開発を担当しています。 fluctは広告業界ではSSP(Supply-Side Platform)と呼ばれる立ち位置で、インターネットメディアの収益の最大化にフォーカスした事業を行っています。 私たちのシステムを使うと、広告によるマネタイズが面倒な運用無しに出来る。といったイメージです。 この記事では、自分が直近で担当をしている広告の配信スクリプトと、普段注目されづらいその裏側について書いていきたいと思います! 広告タグの構造 さて、webページに広告を表示したい場合、アプリケーションはHTMLで記述されているため、広告もHTMLタグの形でお渡しすることになります。 (※fluctではモバイルアプリや動画プレイヤーへの広告配信も行っており、それらの場合はHTMLではない
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
処理を実行中です
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