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タグ deep metric learning

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

2021/10/01 このエントリーをはてなブックマークに追加 120 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 検知 深層距離学習 OPTiM TECH BLOG 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

【AI】Deep Metric Learning - Qiita

2020/06/07 このエントリーをはてなブックマークに追加 7 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita

Metric Learningとは「距離学習」と言われる手法で、入力データの特徴量空間から、データの類似度を反映した特徴量空間への変換(写像)を学習する手法です。 一言で言うと、 同じクラスに属するデータは近く 異なるクラスに属するデータは遠く なるような特徴量空間への変換を学習します。 クラス分類などにおいて、距離... 続きを読む

Deep Metric Learning(深層距離学習)を使った打突音による異常検知 - Qiita

2020/03/13 このエントリーをはてなブックマークに追加 14 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita 寄せ集め 検知 深層学習 著者

はじめに 深層学習、および、深層距離学習を使った各手法で、打突音による異常検知を比較してみました。 参考にさせて頂いた記事の寄せ集めみたいな記事になってしまいました。あしからず。 参考にさせて頂いた記事の著者の皆様に深謝致します。 比較した手法 オートエンコーダー (AutoEncorder) 変分オートエンコーダー... 続きを読む

Softmax関数をベースにした Deep Metric Learning が上手くいく理由 - Qiita

2020/02/06 このエントリーをはてなブックマークに追加 14 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ベース

Help us understand the problem. What is going on with this article? はじめに Deep Learningを使った距離学習(Metric Learning)では、Contrastive LossやTriplet Lossなどを用いて、画像間の類似性(や非類似性)を直接学習していく方法が広く利用されていますが、学習データの組み合わせや選び方が難しく、学習自... 続きを読む

【深層距離学習】Center Lossを徹底解説 -Pytorchによる実践あり-|はやぶさの技術ノート

2019/12/08 このエントリーをはてなブックマークに追加 9 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 備忘録 Cpp_Learning 深層 PyTorch 概要

こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。最近、距離学習を楽しく勉強しています。 今回は、損失関数のCenter Lossについて勉強したので、備忘録も兼ねて本記事を書きます。 深層距離学習(Deep Metric Learning)とは 深層距離学習の概要については、以下の記事で説明済みなので割愛します。 【深層... 続きを読む

深層距離学習(Deep Metric Learning)各手法の定量評価 (MNIST/CIFAR10・異常検知) - Qiita

2019/08/21 このエントリーをはてなブックマークに追加 24 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita MNIST Metric Learning 検知

はじめに Metric learningは顔認証システム、異常検知など幅広く利用できる重要な基礎技術ですが、学習方法が特殊だったり、発展している多くの手法のうちどれを選べばよいかなど、ハードルはそれほど低くありません。しかし、特に顔認識システムで発達したArcFaceなどの手法は、普通のCNN分類器で学習できる ため工学的... 続きを読む

Deep Metric Learning の定番⁈ Triplet Lossを徹底解説 - Qiita

2019/03/22 このエントリーをはてなブックマークに追加 44 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Metric Learning 損失関数 Qiita 分類

はじめに Deep Learningを使った距離学習(Metric Learning)は、人物同定(Person Re-Identification)をはじめ、顔認識、細かい画像の分類、および画像検索など多くのコンピュータビジョンタスクにおいて広く利用されています。その中でも損失関数にTriplet Lossを用いたMetiric Learningは比較的ポピュラーなやり方で... 続きを読む

モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace - Qiita

2019/03/05 このエントリーをはてなブックマークに追加 78 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita Face Recognition 同一人物 手法

モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace はじめに 顔認識 (face recognition) 等の個体識別問題において、距離学習は非常に重要です。ここで個体識別問題というのは、顔認識を例に取ると下記のようなものです。 2つの顔画像ペアが与えられた際にその顔画像ペアが同一人物のも... 続きを読む

 
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