現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。アイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。最後に何か活用できないものか。このへんの条件を満たすことは出来なかった。上手く出来ていない別のタスクがあって。Localization)。「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。Python以前に試した、アイドル顔識別の性能評価。確かめたいこともあったので、再び試してみた。抽出してデータセットを作成した。Python...alisationでアイドル顔識別の中間層出力を可視化できた(30人x30点ずつ)。アイドル画像を送りつけて遊んだりしてみてください。bot経由で出来るようになったぞい。1年...れを継続するために、アイドルの遠征いくときもMBP担いでいって出発前の空港や遠征先のカフェでコード書いたり、女の子と飲みに行ったときも酔っ払いながらスマホからコード編集してpushしたり、それなりに泥臭く頑張って続けてみた。なんだかんだで緑色で埋まっているとやっぱり嬉しい気持ちにはなる。TensorFlow...模索していく。共感できる内容でした。最良の道はそう簡単には見つけだせないんですよね...。やってみたい、というヒトにはとてもオススメの1冊でした。step進めたものを用意した。PC自作は費用対効果を考えると無いなーってことで結局EC2のGPUインスタンスでTensorFlow動かせる環境を頑張って整えた。DeepLearning...earningによるアイドル顔識別の話の続き。ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。Learningによるアイドルの顔画像の「生成」をやってみた。キレイじゃないけど...。顔画像を多く収集できているアイドル90人の顔画像からそれぞれ120件を抽出した合計10800件をもとに学習させて生成させたもの。続き、というかなんというか。前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。歌って踊って頑張っている。同梱されているtensorflow.models.image.cifar10パッケージのモデルや学習機構を利用して約75%の識別正答率の分類器を作ったが、それよりも良い結果を出したいし色々ためしてみたい、ということで今回は色々と自前で実装したり改良を加えてみた。結論だけ先に書くと、約90%の正答率のものを作ることができた。TensorFlow...識別を試してみる。最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。