フルオーダーメイド靴」のプレスリリースを行いました。関連記事もご参照くださいやることオートエンコーダでお寿司の画像を学習してみます。Colaboratoryが利用可能です。Colaboratorycolab.research.google.comWinPython3.6をおすすめしています。Windowssourceforge.netこちらの勉強会を参考にしています。connpassconnpassはイベントやIT勉強会の開催、さらに参加者の集客に便利です。コミュニティやグループの運営やイベントの検索、事前決済もできます。こちらがライブ配信のアーカイブ動画です。抽選や承認はありませんので、好き勝手にお越しください。FASHIONのSlack(自由参加)でお願いします。ビネクラの公式Twitterもよろし...aifashion.connpass.com画像のサイズ(解像度)を揃えるお寿司の画像を「osushi」フォルダに集めて、プログラムを用いて128*128サイズに揃えて、「osushi_resize」フォルダに保存します。print("リサイズ完了")print()#======================================リサイズ後のお寿司画像(.zip)をこちらに置いておきます。展開して用いてください。osushi_resize.zipダウンロードエンコーダとデコーダのモデルこちらのモデルにしました。潜在変数は100次元に設定しました。プログラムを実行するオートエンコーダのほぼ最小コードではないかと思います。自動的に「AE_img」フォルダが生成され、10エポック毎に確認用の画像が保存されます。「AE_para」フォルダも生成され、50エポック毎にエンコーダとデコーダの重みが保存されます。2-3のDCGANに比べれば非常に速く学習は進みます。callbacks=[EpisodeLogger()])結果10個のお寿司(学習には使っていない)と、それをオートエンコーダに通した画像が表示されます。0エポックではグレーの画像しか出力しませんが、だんだんお寿司が出てきます。500エポックまで学習してみました。入力と同じ出力になるように学習していますが、ちょっとぼやける感じがします。限られた潜在空間で多様なお寿司を生成しようとすると、どうしても平均的なところを取らざるを得ないのでしょう。Auto-encoderでお寿司をモーフィングする(ソースコードあり)やることオートエンコーダでお寿司のモーフィング(画像がだんだん変化するアレ)を行います。使うものこちらの勉強会を参考にしています。DCGANでお寿司の画像を学習する(ソースコードあり)やることDCGANのプログラムはやや複雑ですが、勉強会で配布されたものをそのまま使えばだれでもできます。今日は、DCGANでお寿司の画像を学習してみます。DCGANでお寿司をモーフィングする(ソースコードあり)やることDCGANでお寿司のモーフィング(画像がだんだん変化するアレ)を行います。使うものこちらの勉強会を参考にしています。ソースコード...vigne-cla.com2019/10/12Slack、勉強会、Twitterをよろしくお願いします質問やコメントはSlackでお気軽にSlackに参加する勉強会でコードを配布していますconnpassを見るTwitterでも情報を発信していますTwitterをフォローするオートエンコーダオートエンコーダお寿司深層学習この記事を書いた人Yasuda博士(理学)。専門は免疫細胞、数理モデル、シミュレーション。米国、中国で研究に携わった。遺伝的アルゴリズム信者。半額弁当の時間帯を知り尽くしている。オートエンコーダでお寿司のモーフィング(画像がだんだん変化するアレ)を行います。してもオートエンコーダで画像を2次元まで次元圧縮したい。今回はpix2pixで線画にした画像を着色してみます。画像というものは非常に高次元の情報を持っています。Auto-encoderでお寿司をモーフィングする(ソースコードあり)2019/10/132019/10/15vcoptはこちらチュートリアル仕様書プレミアムパッケージフォローする質問やコメントはSlackでお気軽にSlackに参加する勉強会でコードを配布していますconnpassを見るTwitterでも情報を発信していますTwitterをフォローするタイトルとURLをコピーしました。