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体験!ディープラーニング

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ディープラーニングツールを試しに使ってみたのでその紹介をしたスライドです。

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体験!ディープラーニング

  1. 1. 体験! ディープラーニング 岡山理科大学 総合情報学部 情報科学科 井上佳祐(I13I006)
  2. 2. アジェンダ • 研究の背景 • ディープラーニングとは • これまでやったこと • これからやりたいこと
  3. 3. アジェンダ • 研究の背景 • ディープラーニングとは • これまでやったこと • これからやりたいこと
  4. 4. 研究の背景 • 昨今画像認識・識別、音声認識やそれに対する返答など が可能なアプリが登場しており、その識別の仕組みを知 りたい。 • 機械学習を利用した機能をツールを利用して構築してみ る。 • 何ができるのかを理解したい。 • 他の場面でそれを利用できるよう考えたい。
  5. 5. アジェンダ • 研究の背景 • ディープラーニングとは • これまでやったこと • これからやりたいこと
  6. 6. ディープラーニングとは • ニューラルネットワークというアルゴリズムから発展し たもの。 - ニューラルネットワークを多層化 - より複雑な特徴量の表現と計算を可能に • 機械学習の重要な要素である、特徴量を自動で生成・発 見する - それを元に画像に写っているものなどを識別・分類でき る
  7. 7. おそらくこんな感じ 繰り返し印象強調 画像 画像を見る 印象を強調 ◯◯ぽい 印象から画 像を描く 強調 画像1 印象を強調 画像を見る 強調 画像n ◯◯だろう
  8. 8. アジェンダ • 研究の背景 • ディープラーニングとは • これまでやったこと • これからやりたいこと
  9. 9. これまでやったこと • ディープラーニング環境の構築 • 繰り返し印象強調させてみる (DeepDream+Caffe) • 画像認識をさせてみる(Chainer + Imagenetデー タセットモデル)
  10. 10. ディープラーニング環境構 築 • OS:Ubuntu 16.04 LTS • GPU:GTX960 • GPGPU:CUDA • ツール:Caffe, Chainer, 各種ライブラリ • データセット:Imagenet
  11. 11. 繰り返し印象強調をさせてみる • 実行環境 DeepDream + Caffe + Imagenet-googlenet-model • 中間層での画像の印象強調がどのとうなものかみれ る(DeepLearningの夢をみる) • 以下のコマンドで実行できる $ python deepdream_sample.py あらかじめ同じディレクトリに画像v.jpgを用意
  12. 12. この画像でやってみた
  13. 13. 画像認識をさせてみる • 実行環境 Chainer + caffemodel(ImageNet+googLeNet) • 予めサンプルとして用意されているImageNetデ ータセットをgoogLeNetで学習させているモデ ルをChainerで読み込んで利用 • このモデルでは1000のカテゴリに分類可能
  14. 14. 認識の評価 • 以下のコマンドで実行できる $ python evaluate_caffe_net.py -B 25 test.txt googlenet bvlc_googlnet.caffemodel --gpu=0 • -Bはバッチサイズで一度に評価する枚数 • test.txtに評価したい画像のパスと分類項目を記述する 今回は101_ObjectCategoriesの画像を利用 • googlenetといわれるモデルでImageNetデータセットを学習 させたモデルがbvlc_googlnet.caffemodel • --gpu=0でGPUを用いて処理する
  15. 15. 認識の評価 -実行結果-
  16. 16. 画像の分類・認識 • 以下のコマンドで実行できる $ python inspect_caffe_net.py image_0015.jpg googlenet bvlc_googlnet.caffemodel • image_0015.jpgという画像を認識・分類させて みる
  17. 17. 画像の分類・認識 -実行結果-
  18. 18. アジェンダ • 研究の背景 • ディープラーニングとは • これまでやったこと • これからやりたいこと
  19. 19. これからやりたいこと • もっとツールの仕組みや各ファイル構成・画像 構成を使い方を知る • MSCOCOの画像とキャプションのデータセッ トを利用して画像のキャプションを英語で生成 できるようにする →いずれ日本語にしたい
  20. 20. ご清聴ありがとうございました

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