やってみよう!

プログラミングとかでぃーぷらーにんぐとかVRとか気になったものをやってみる予定

ディープラーニング

画像分類メモ

続き blog.ascreit.com オートエンコーダから一旦離れて普通にCNN(facenet)でやってみたけどあまりうまく行かなかった CNNでやってみる。 前回オートエンコーダVAEでやってみて、やっぱり教師データつけて「こんな感じの分類してよ」って教えてあげないと無…

VAEで画像分類をやってみたい2

前回の続き blog.ascreit.com 特徴量抽出まではなんとかできたので、これを クラスタリングをしてみます。 何がいいのかわからないので、とりあえずDBSCANを試してみます。 DBSCAN z_mean, _, _ = encoder.predict(x_test, batch_size=batch_size) from skle…

VAEで画像分類をしてみたい1

前回の続き blog.ascreit.com 前回、画像のクラスらリング手法を検討してみた結果、 VAEで特徴量を2次元に落とし込む 何らかの方法で線を引き、分類する というやり方がいいのかなという結論に至ったので、今回はVAEを試してみようと思います。 VAEってなに…

同一人物でクラスタリングする方法を考えてみる

前回、yolov3でキャラクターを自動で抽出するところまでできたので、今回はそのキャラがごとにクラス分けしてみたいと思います。 もちろん、目で見て分けていけば可能なのですが、そんな苦行に耐えきれる自信がないので、なるべく自動でやりたいと思います。…

雑に作ったデータセットでYOLOv3を学習させてみる3

前回、アノテーションデータがおかしいことが判明したので再挑戦です。 データセット作成スクリプト修正 おかしかったのは前々回で修正した blog.ascreit.com yolo.pyのdetect_image関数の if(predicted_class == "person"): anotation += " %s,%s,%s,%s,0"%…

雑に作ったデータセットでYOLOv3を学習させてみる2

前回の続き blog.ascreit.com 前回、微妙な結果だったのと、トレーニングに使ったデータで検証してもだめなんじゃない?と思ったので、もう一回挑戦してみます。 精度を上げるには教師データ増やすのが一番ということで、今回はごちうさ1期2羽〜12羽、2期1羽…

雑に作ったデータセットでYOLOv3を学習させてみる

前回に引き続きYOLOv3ネタです blog.ascreit.com 前回、チノちゃんがトイレと認識されてしまったり、そもそも主要キャラクターがあまり人間判定されなかったりしたので、今回はそれを改善してみようと思います。 でも、アノテーションを自力でポチポチ作るの…

YOLOv3を試してみる

ディープラーニングを何か試してみたいけどデータセット作るのが面倒 なので、自動で人物を見つけて切り抜いてくれないかなと探してみたらYOLOv3というのがあるらしい。 github.com 動かし方はほぼREADME.md通りでよくて、 qiita.com 動かしてみた系の記事も…

nvidia-docker+docker-composeでtensorflow-gpuのディープラーニング環境を構築する

ubuntu18.04でディープラーニングの環境(tensorflow+keras)を整えたのでメモとして残しておきます。 本記事のゴールはtensorflow-gpuでmnistを動かすことです。 今回試した環境 Ubuntu 18.04 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti nvidia-driver 390.48 CUDA 9.1(ホス…