Keras

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Windows10にKeras(+TensorFlow)をインストールしてAnaconda+Jupyterで動かしてみる

久々に環境構築やりました。 作業メモとして残します。 前提環境 Windows10 Professional 64bit Anaconda3 5.0.0 64bit(Python3.6) 導入するもの CUDA 9.0 cuDNN 7.1.3 TensorFlow Keras 導入 CUDA 9.0のインストール ここからCUDA9.0をダウンロード。 Base Installerに加えて、Patch 1、Patch 2があったので、全 […]

ディープラーニングによる画像分類集

欠けた錠剤 データセット 複数の錠剤の中に、欠けている錠剤があればNG、無ければOKとする class 2(NG、OK) train 200枚(1class 100枚) test 100枚(1class 50枚) NG この画像では、欠けている錠剤はこちら OK NG OK NG画像はピンセットで錠剤の角を削ったものを何種類か用意 train 200枚(1class 100枚) test 60枚(1class 30枚) acc:83% […]

Macで外付けGPU使用しTensorflow GPUをソースからコンパイル(1.4/1.5対応)

Mac版Tensorflowは1.2からGPU版が正式配布されていないのでソースからコンパイルしてみたという話。 注意 2018年6月、Bazel、tensorflow、cuda、NVIDIA DRIVERが色々と変更されて大幅に設定方法を変える必要がありそうですので、最新の環境ではこの方法でうまくいかない可能性があります。 環境 ハード MacBook Pro (Retina, 13-inch, Early 2015) eGFX Br […]

物体検出、セグメンテーションをMask R-CNNで理解してみる (初心者)

はじめに CouseraのMachine Learning → Python 機械学習プログラミング → ゼロから作るDeepLearning と歩んできて、次は応用編やりたいなと思っていたところに自動運転関連のニュース。それで選んだ選んだこのテーマ。単純です。 自身の理解を整理するためのまとめですので、素人の意訳的な表現が随所にあります。そして、数学には全く精通していませんので、数式での解説はしません。(出来ません。) 内容の重複、誤 […]

機械学習によるギター画像の分類 その2 ~ 学習データへのノイズ付与による識別のロバスト性向上

サマリ ギター画像の分類モデルの学習データに対して意図的にノイズを付与することで、分類の安定性を改善した。 動作環境等については、前回投稿 機械学習によるギター画像の分類 その1 を参照ください。 2017/10/23追記: 本投稿と類似の手法が、Cutout1 / Random Erasing2という名前で提案されているそうです。ちなみに、両手法は別々の方が別々の論文で提案されています。やっぱり似たような事を考える人がいるんですね。 […]

MobileNet-SSD~ssdkerasのその先2~

対象 Faaster-RCNN,SSD,Yoloなど物体検出手法についてある程度把握している方. VGG16,VGG19,Resnetなどを組み込むときの参考が欲しい方. 自作のニューラルネットを作成している方. 1.MobileNetとは チャンネル方向への畳み込みを行わないことで,計算量を削減したモバイルアプリケーション向けのニューラルネットワーク.従来の畳込みフィルターの代わりに空間方向への畳み込みを行うDepthwise畳み込み […]

ディープラーニングで音声分類

ディープラーニングで音声分類 勉強がてらディープラーニングで環境音・自然音の分類をやってみました。 データセットはESC-50を使用します。 コード全文。 やったこと 環境音・自然音をConvolutional neural networkで分類します。 対象は動物の鳴き声や雨の音、人間の咳、時計のアラーム、エンジン音のような声(言葉)のない音です。 これらの音を使って、以下の手順で分類器をつくりました。 音声データの前処理 データの入 […]

KerasでTensorboardを使用する際のTips

対象読者 Tensorboardを使っている人 おまけ Kerasに関する書籍を翻訳しました。画像識別、画像生成、自然言語処理、時系列予測、強化学習まで幅広くカバーしています。 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ Tensorboardとは モデルの値を確認する可視化ツールであり、日々確認できる項目が増えています。 これを使いこなせると機械学習エンジニアの仕事がスムーズになると思います […]

誤ったラベルから正しいラベル分類を学習する弱教師あり学習

誤ったラベルから学習する弱教師あり学習 教師あり学習で分類モデルを作るとき、通常の教師データに使うのは「正しく」ラベリングされたデータです。 教師あり学習では正しい教師データをもとにして、入力データを正しく分類できるモデルを生成します。 しかし、正しくラベリングされたデータをいつでも入手できるとは限りません。 たとえば新しく画像分類モデルを作ろうとする場合、まずは分類対象の教師データを収集し、それらに人手でラベリングをする必要があり、工 […]

キルミーベイベーのAdversarial ExamplesをVGG16をFine-Tuningして作ってみた

意見やコメントありましたらお気軽にコメントください! すぐ答えます! 先日GANについて概念から実装まで ~DCGANによるキルミーベイベー生成~という記事でキルミーベイベーの作成を試みました。 そこで今回は、巷で流行っているAdversarial Examplesをキルミーベイベーデータセットに対して作成してみました。 結果から言いますと、下図のようになります。左側の画像はオリジナルの画像で「アギリさん」です。 しかし、右側の図のよう […]

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