画像認識

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Grad-CAM、Grad-CAM++、Score-CAMを実装・比較してみた

今回は表題の通り、画像系深層学習の判断根拠手法について、近年人気のある手法「Grad-CAM」と、その改良版「Grad-CAM++」、さらに去年論文発表されたばかりの「Score-CAM」を、TensorFlow/Kerasで実装・比較してみます。
Chainer

Chainerによる転移学習とファインチューニングについて(VGG16、ResNet、GoogLeNet)

画像系の深層学習では、学習済みモデルの重みを利用する「転移学習」や「ファインチューニング」と呼ばれる手法がよく利用されます。 ILSVRCなどの画像認識コンペで優秀な成績を収めたモデルのネットワークアーキテクチャを深層学習のライブラリで構築し、公開されている学習済みの重みファイルを読み込ませて利用するという流れで実装します。
Python

白線の教師なしセマンティックセグメンテーションを頑張ってみた

セマンティックセグメンテーションは、画像系ディープラーニングの一種で、画素レベルでそれが何かを認識するタスクを行う手法です。 教師なし学習である程度アノテーションの補助はできるようにならないかを考えてみます。 例えば、RGB情報(色)でのクラスタリングや、学習済みモデルによる転移学習で、ある程度、画素レベルの特徴分けができるかをやってみます。
Chainer

Kaggleの氷山コンペに参加してみた

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 今更ですが、明けましておめでとうございます。 表題の通り、Kaggleの氷山コンペにソロで参加していましたので、簡単にですが、...
Chainer

Chainerでファインチューニングして特徴量抽出してみた

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); さらに続きとしてやってみました。 前回は、花の画像データセットで、VGG16の学習済みモデルを使って特徴量を抽出してみました...
Chainer

Chainerで転移学習・特徴量抽出して類似度を測ってみた

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 一応、前回の続編的な感じになります。 前回は自己符号化器で画像の画素値を次元圧縮し、得られた特徴量を使って類似度計算を行って...
Python

TensorFlowで自己符号化器で特徴量抽出して類似度を測ってみた

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 表題の通り、画像データセットから自己符号化器で特徴を学習し、類似度を測ってみました。 データセットはKaggleからお借りし、...
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Chainerでニューラルネットワーク及び畳み込みニューラルネットワークを実装してみた

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 追記(2017-06-20) 再帰的ニューラルネットワークも実装してみて、再度まとめました。 明けました。 本年もどうぞ、よ...
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