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CNNは絵札のどの部分に注目し
てフォントを見分けているか
⽩⾦鉱業
Convolutional Neural Network (CNN)とは
• こんなやつ
• 続きはGoogleで
学習に利⽤したCNN構造と予測精度
精度 (Accuracy)
Loss (SCE)
SPP(Spatial Pyramid Pooling)
Convolution
↓
BatchNormalization
↓
ReLU
Max Pooling
可視化⼿法 ‒ Grad-CAM
• CNNでモデルを学習後、予測にとって重要な領域を可視化する技術
A1 明朝
明⽯ L
中ゴシック BBB
フォークB
ふい字
太ゴ B101 Bold
ゴナB
ゴシックMB
ハッピー NH
ハルクラフト Heavy
はるひ学園 L
ヒラギノ⾓ゴ W7
ヒラギノ明朝 W8
⾓新⾏書 M
カクミン B
勘亭流
かるた BOLD
⼩塚明朝
TB 古印体
くもやじR
教科書ICA M
メイリオ Regular
モアリア
MS ゴシック
武蔵野
ナウ GU
ナウ MU
プリティ桃
リュウミン B-KO
正楷書 CB1
新ゴ R
創英⾓ポップ体
秀英丸ゴシック B
タカハンド B
⽵ B
凸版⽂久明朝 レギュラー
筑紫A 丸ゴシック
わんぱくゴシック NB 游明朝体 M
游ゴシック
AXIS FONT ベーシック M
ヒラギノ丸ゴ W6 こぶりなゴシック W6
じゅん 34
丸フォーク B
マティス EB 新丸ゴ M
ナールDB
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CNNは絵札のどの部分に注目してフォントを見分けているか

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(※スライド中の一部潰れている箇所は、ダウンロードしたスライドでは綺麗に見えます)

Maker Faire Tokyo 2017 にて展示した「MSゴシック絶対許さんマン」のフォント識別方法とその結果可視化方法についてです。

「MSゴシック絶対許さんマン」は、並べられたカルタの中から「MSゴシック」で書かれたカルタだけをディープラーニングで識別し、拾い上げ、床に落とす展示です。

MSゴシックを識別している様子はこちらから見れます。
https://www.youtube.com/watch?v=qorjEbTfeR8

MFT2017 出展者紹介ページ
http://makezine.jp/event/makers2017/m0235/

展示振り返り: Maker Faire Tokyo 2017 に初出展して「MSゴシック絶対許さんマン」を展示しました!
http://ysdyt.net/?p=2152

この可視化実装・スライドは展示チームメンバーの @ywara93 によって作成されました。
https://github.com/suga93/fontkaruta_classifier

Published in: Technology
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CNNは絵札のどの部分に注目してフォントを見分けているか

  1. 1. CNNは絵札のどの部分に注目し てフォントを見分けているか ⽩⾦鉱業
  2. 2. Convolutional Neural Network (CNN)とは • こんなやつ • 続きはGoogleで
  3. 3. 学習に利⽤したCNN構造と予測精度 精度 (Accuracy) Loss (SCE) SPP(Spatial Pyramid Pooling) Convolution ↓ BatchNormalization ↓ ReLU Max Pooling
  4. 4. 可視化⼿法 ‒ Grad-CAM • CNNでモデルを学習後、予測にとって重要な領域を可視化する技術
  5. 5. A1 明朝 明⽯ L 中ゴシック BBB フォークB
  6. 6. ふい字 太ゴ B101 Bold ゴナB ゴシックMB
  7. 7. ハッピー NH ハルクラフト Heavy はるひ学園 L ヒラギノ⾓ゴ W7
  8. 8. ヒラギノ明朝 W8 ⾓新⾏書 M カクミン B 勘亭流
  9. 9. かるた BOLD ⼩塚明朝 TB 古印体 くもやじR
  10. 10. 教科書ICA M メイリオ Regular モアリア MS ゴシック
  11. 11. 武蔵野 ナウ GU ナウ MU プリティ桃
  12. 12. リュウミン B-KO 正楷書 CB1 新ゴ R 創英⾓ポップ体
  13. 13. 秀英丸ゴシック B タカハンド B ⽵ B 凸版⽂久明朝 レギュラー
  14. 14. 筑紫A 丸ゴシック わんぱくゴシック NB 游明朝体 M 游ゴシック
  15. 15. AXIS FONT ベーシック M ヒラギノ丸ゴ W6 こぶりなゴシック W6 じゅん 34
  16. 16. 丸フォーク B マティス EB 新丸ゴ M ナールDB

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