スタイル変換2019/03/06目次やること使うものオートエンコーダとはニューラルネットモデルプログラムを実行する結果やること画像というものは非常に高次元の情報を持っています。128*128pxの画像は、128*128*3ch=49152次元の情報を含んでいます。人間は高次元の情報を処理できない動物なので、2~3次元くらいにまで情報を圧縮もしくは削減する必要があります。今日は、CNNでケーキ画像の次元圧縮をしてみましょう。Colaboratoryが利用可能です。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。aifashion.connpass.comオートエンコーダとはオートは「自分自身」、エンコーダは「変換器」です。オートエンコーダは、入力と同じ出力を出す変換器のことです。「意味なくない?」と思ってしまいますが、変換の途中で情報の通り道を絞ることで、情報の次元圧縮ができます。ニューラルネットを用いたオートエンコーダは、砂時計型のモデルです。前半は畳み込みによって2次元まで圧縮し(エンコーダと呼ぶ)、後半はアップサンプリングによって元の画像サイズまで展開します(デコーダと呼ぶ)。1-4で用意した、10種のケーキの画像(計400枚)を用います。オートエンコーダは教師なし学習ですので、学習には「apple」「cheese」といった教師ラベルは用いません。プログラムを実行する配布された「autoencoder_1.py」を実行すると、「cake_AE1_para/」フォルダが生成され、1エポックごとに重みとバイアスが保存されます。学習は、1-4で言及した、Kerasの「フォルダから画像を読み込みながら(リサイズはしないけど)水増ししながら正解ラベル(この場合は入力と同じ画像)を作りながら学習する」という必殺技を存分に使用していますので、コードは比較的短くシンプルです。結果1エポックごとに、規定のケーキ画像10枚を用いて、オートエンコーダの性能確認をしています。「2次元」は絞りすぎたのでしょう。情報を入力画像をほとんど復元できていません。オートなエンコードができませんでした。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。物価上昇のため半額弁当とともに絶滅寸前。昨年末に話題になったSinGANを使ってみました。オートエンコーダでお寿司の画像を学習してみます。AIによる画像のスタイル変換を3Dアバターのテクスチャに適用する例も出てきました。Auto-encoderでお寿司の画像を学習する(ソースコードあり)2019/10/132022/01/18無料パッケージ「vcopt」チュートリアル「vcclick」チュートリアル「vcscraping」チュートリアル「vcracing」チュートリアル有償アプリ「vcStitching」チュートリアル遠隔オーダーメイド靴はこちら来店不要のフルオーダーメイド靴「Shoe-Craft-Terminal」GAカレー停止中GAカレーの概要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Youtubeでライブ配信していますYoutubeを見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。