深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG

2021/10/01 120 users deep metric learning 検知 河野 基礎

こんにちは、R&Dチームの河野です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 ※ 一部モバイル端末で式が崩れることがあるようです。その際はPC等での閲覧をお願いします... 続きを読む

DRFとNuxtを使って画像分類（機械学習）をする① - atma-inc__blog

2020/03/27 8 users Django PyTorch Nuxt ResNet API

はじめに インターンしている小林です．この記事では，DRF（Djangoのいい感じのフレームワーク）を使って，APIを作るまで行います．記事は二編構成とし，一編はDRFによるAPI作成，二編はNuxtを用いてユーザが実際に入力することを想定してフロント作成します．具体的には，PyTorchのresnetを用いて，入力フォームから受... 続きを読む

たった1000枚の画像分類『Train with 1000』で遊ぶ、学ぶ。 - Qiita

2018/12/26 38 users Qiita ImageNet 双方 手法 1000枚

参考： GPipe、ARS-Aug、AutoAugment、森下らの手法 最も優れたGPipeはImageNetの学習済みモデルを利用するため、Train with 1000の実験条件から外れます。 GPipeを除くと、ARS-AugとAutoAugmentの双方でPyramidNet-SDが現時点で最も優れたモデルとなります。 従って、Train with 1000において現時点で最高水準の分類精... 続きを読む

Big Sky :: Golang だけでやる機械学習と画像分類

2018/11/08 73 users golang ニューラルネットワーク GitHub こん

gobrain という Golang だけで実装されたニューラルネットワークを見つけたので遊んでみました。 GitHub - goml/gobrain: Neural Networks written in go https://github.com/goml/gobrain 作りもシンプルですし、扱い方も簡単なのでちょっとしたサンプルを書くのには向いてると思います。例えば FizzBuzz であればこん... 続きを読む

グーグルの機械学習フレームワーク「TensorFlow」が「Raspberry Pi」を正式にサポート - ZDNet Japan

2018/08/07 77 users TensorFlow Linux グーグル コンピュータ

シングルボードのコンピュータ「Raspberry Pi」で、Googleの機械学習フレームワーク「TensorFlow」を利用するのがますます簡単になりそうだ。 開発者はすでに、Raspberry PiでTensorFlowをさまざまに活用し、深層学習モデルを追加して、画像分類などを行うことが可能だった。 TensorFlowは「Linux」「Windows」「Android... 続きを読む

世界一のデータサイエンティストを目指して　〜Kaggle参加レポート3〜 - Kysmo’s Tech Blog

2018/05/27 50 users データサイエンティスト Kaggler アンサンブル コンペ

2018 - 05 - 10 世界一のデータサイエンティストを目指して　〜Kaggle参加レポート3〜 Kaggle Python 機械学習 アンサンブル データサイエンティスト Tweet Share on Tumblr こんにちは!株式会社キスモのKaggler 大越です。 前回はStatoil/C-CORE Iceberg Classifier Challengeという、 画像分類のコンペに... 続きを読む

MIT Tech Review: AIは画像をどうやって認識しているのか？ グーグルが「見える化」

2018/03/08 33 users ラブラドール REVIEW グーグル 決断 MIT Tech

グーグルの研究者たちが、深層学習システムの頭の中をのぞく方法を開発した。結果は興味深くて奇妙なものだ。 研究チームは、ニューラル・ネットワークがどのように決断を下しているのかを人々がより把握しやすくするための ツール を、いくつかの手法を組み合わせて作成した。画像分類に使用すると、たとえば子猫やラブラドールが何であるかをネットワークがどのように理解しているのか視覚化してくれる。その結果が上の画像で... 続きを読む

Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度

2017/11/03 279 users AutoML アーキテクチャ 物体検出 人工知能 アプローチ

Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017.11.03 AI Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しました... 続きを読む

少ない画像から画像分類を学習させる手順（kerasでfine tuningを使用）

2017/08/21 129 users Keras ディープラーニング 枚数 fine tuning

「フルーツの画像を判別するモデルをを作ってくれませんか？」 と言われた時に、どのようにモデルを作りますか？ ディープラーニングで画像分類を行う場合、通常畳み込みニューラルネットワークという学習手法を使いますが、画像の枚数によっては数週間程度がかかってしまいます。 また、学習に使用する画像の枚数も大量に用意しないといけません。 では、短時間・少ない画像から画像を分類するモデルを作るにはどうすればよい... 続きを読む

Deep Learning のフレームワーク Chainer を使った画像分類 その2 - 人間と計算機

2017/01/11 22 users フレームワーク Chainer 計算機 人間 six 結論

入力データの構造 six パッケージ 前回、Deep Learning のフレームワーク Chainer を使った画像分類その1 にてインストールしたパッケージ、sixとは何だったのか。train_mnist.py 内にてファイル mnist.pkl の読み込みに使われていたので調査。結論としては six は Python 2 と Python 3 の違いを吸収するユーティリティ 。恐らく 2 と... 続きを読む

CNN による画像分類で使われる前処理・テスト時処理まとめ - (iwi) 備忘録

2017/01/01 102 users iwi 備忘録 CNN 順々 はご

2016 - 12 - 31 CNN による画像分類で使われる前処理・テスト時処理まとめ 機械学習 とりあえず ImageNet 系の論文で、目に入ったものから順々にまとめていきます。情報・ツッコミ歓迎。 前処理・Data Augmentation Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。[103.939, 116.779, 123.68] を各 ピクセル から引く。VGG はこ... 続きを読む

chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門

2015/06/27 165 users ニューラルネット Chainer インストール 前回 ところ

2015-06-27 chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) chainer 前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 PFN発のディープラーニングフレームワークchainerで画像分類をするよ(chainerでニューラルネット1) - 人工言語処理入門hi-king.hatenabl... 続きを読む

nVidia社DIGITSでDeep Learningをいじくる - 実験やめたった　シマエナガ編

2015/06/27 81 users まえ 筆者 機械学習 Deep learning 実験

2015-06-27 nVidia社DIGITSでDeep Learningをいじくる はじめに：いきさつ 2014年ごろから画像分類の技術として「Deep Learning」というのをよく目にするようになりました。筆者はこの技術をなんとか使いたいと思い、2014年の夏から機械学習について、2015年の正月ごろから実際に動かす方法について色々と調べてきました。そしてこのまえ（2015年の6月中旬）... 続きを読む

Caffeで手軽に画像分類 - Yahoo! JAPAN Tech Blog

2014/09/16 262 users CAFFE GPU ディープラーニング システム統括本部 用途

こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストI... 続きを読む