CodersのLesson1の結果をまとめてみた。題材はKaggleの犬・猫分類。Learningの学習結果(重み)はブラックボックスで、隠れ層のユニット(特に深い層の!)が一体何を学習したのかがよくわからないと長年言われてきた。今回紹介する方法を使うとニューラルネットが何を学習したのか目で見える形で表現できる。コンピュータビジョン前回(2017/1/10)は、VGG16をFine-tuningして犬か猫を分類できる2クラス分類のニューラルネットワークを学習した。今回は、同様のアプローチで17種類の花を分類するニューラルネットワークを学習してみたい。前回の応用編みたいな感じ。(2017/1/8)のつづき。前回、予告したように下の3つのニューラルネットワークを動かして犬・猫の2クラス分類の精度を比較したい。コンピュータビジョンVGG16はILSVRCのコンペ用に学習されたニューラルネットなのでImageNetの1000クラスを認識できる。前の記事(2017/1/4)で実験したように「ひまわり」のようなImageNetに存在しないクラスはそのままでは認識できない。Learningの画像応用において代表的なモデルであるVGG16をKerasから使ってみた。この学習済みのVGG16モデルは画像に関するいろいろな面白い実験をする際の基礎になるためKerasで取り扱う方法をちゃんと理解しておきたい。(1)(2015/11/8)のつづき。今回は畳み込みニューラルネットワークの畳込み層の数を変えたときにテスト精度がどのように変わるか調査した。前回と同じくCIFAR-10の一般物体認識をタスクとしている。コンピュータビジョンChainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装(2015/10/7)のつづき。今回はMNISTの数字画像認識ではなく、CIFAR-10(2015/10/14)という画像データを使った一般物体認識をやってみた。画像を10個のクラスに分類するタスク。実装にはChainerを使った。コンピュータビジョンMNISTの数字画像はそろそろ飽きてきた(笑)ので一般物体認識のベンチマークとしてよく使われているCIFAR-10という画像データセットについて調べていた。(1)(2015/6/26)のつづき。TheanoTheanoによる多層パーセプトロンの実装(2015/6/18)のつづき。ConvNet)を実装してみる。コンピュータビジョン多層パーセプトロンで手書き数字認識(2014/2/1)の続き。今回は、簡易版のdigitsデータではなく、MNISTのより大規模な手書き数字データを使って学習してみます。MNISTは、28x28ピクセル、70000サンプルの数字の手書き画像データです。コンピュータビジョン多層パーセプトロンが収束する様子(2014/1/23)の続き。数字認識は前にニューラルネットによるパターン認識(2005/5/5)をJavaで作りましたが今回はPythonです。今回は、多層パーセプトロンを用いて手書き数字を認識するタスクを実験します。続くOpenCVプロジェクト第三弾です。線形探索を用いた特定物体認識(2009/11/22)のつづきです。今回がこのシリーズの最終回です。前回の線形探索は遅すぎるので最近傍探索を高速化します。これで表題の高速特定物体認識システムができあがります。物体モデルデータベースの作成(2009/11/14)のつづきです。特徴点のマッチング(2009/11/2)のつづきです。システムの物体モデルデータベースを作成してみます。SURFの抽出(2009/10/30)のつづき。SURFといった局所特徴量を抽出できるようになったのでここらでそれを応用してみます。SIFT特徴量の抽出(2009/10/24)の続きです。あっ、3日経っちゃいました。Features)を抽出してみます。物体認識とは(2009/10/18)の続きです。いう局所特徴量を抽出するところを作ってみようと思います。No.9)に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。コンピュータビジョンC++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。コンピュータビジョンも人工知能の範疇だけどまったく勉強したことなかったのでこれを機会に基礎は習得したい。下の三冊...眼の実装プロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。