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tensorflow界隈の画像認識問題について ・事前に用意されたモデルを動かすのは比較的簡単にできる けど、独自モデルの学習のさせ方に関して千差万別。
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tensorflow界隈の画像認識問題について ・事前に用意されたモデルを動かすのは比較的簡単にできる けど、独自モデルの学習のさせ方に関して千差万別。 ・TensorFlowでゆるゆりの制作会社を判定してみた http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/11/18/233834 -> チュートリアルにある「MNISTのCNN」改良版で学習
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tensorflow界隈の画像認識問題について ・事前に用意されたモデルを動かすのは比較的簡単にできる けど、独自モデルの学習のさせ方に関して千差万別。 ・TensorFlowでゆるゆりの制作会社を判定してみた http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/11/18/233834 -> チュートリアルにある「MNISTのCNN」改良版で学習 ・MNISTの学習結果を実際に手書きして試す TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を 識別する http://d.hatena.ne.jp/sugyan/20160112/1452558576 -> CIFAR-10を参考に学習
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tensorflow界隈の画像認識問題について ・事前に用意されたモデルを動かすのは比較的簡単にできる けど、独自モデルの学習のさせ方に関して千差万別。 ・TensorFlowでゆるゆりの制作会社を判定してみた http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/11/18/233834 -> チュートリアルにある「MNISTのCNN」改良版で学習 ・MNISTの学習結果を実際に手書きして試す TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を 識別する http://d.hatena.ne.jp/sugyan/20160112/1452558576 -> CIFAR-10を参考に学習 ・Image
Recognitionが追加されていてワクワク
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Image Recognitionについて ・googleの最新の画像認識モデルinception-v3が使える ・1000クラスの分類が行える http://image-net.org/challenges/LSVRC/2014/browse-synsets
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Image Recognitionについて giant panda,
panda, panda bear, coon bear, Ailuropoda melanoleuca (score = 0.88493) indri, indris, Indri indri, Indri brevicaudatus (score = 0.00878) lesser panda, red panda, panda, bear cat, cat bear, Ailurus fulgens (score = 0.00317) custard apple (score = 0.00149) earthstar (score = 0.00127)
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Image Recognitionについて gyptian cat
(score = 0.58210) tabby, tabby cat (score = 0.18407) Persian cat (score = 0.05997) tiger cat (score = 0.02151) Siamese cat, Siamese (score = 0.01148)
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Image Recognitionについて soccer ball
(score = 0.26488) teddy, teddy bear (score = 0.03520) cradle (score = 0.03223) French loaf (score = 0.02303)
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Image Recognitionについて soccer ball
(score = 0.26488) teddy, teddy bear (score = 0.03520) cradle (score = 0.03223) French loaf (score = 0.02303) -> rice ballが分類対象(1000クラス定義)の中に入っていないからしょ うがない http://image-net.org/challenges/LSVRC/2014/browse-synsets
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まとめ ・勉強会の中ではTensorFlow独自の使い方はまだあまり見え ていない感じ。(パフォーマンスの部分にやっぱり強み?) ・速度面頑張って改善中? ・TensorFlowの勉強会やってみたら色々知り合い増えて 楽しかった。 ・個人的にはiOS環境で早く使いたい。
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