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TensorFlow 3Dによる3Dシーン理解

以下の記事が面白かったので、ざっくり翻訳しました。

・3D Scene Understanding with TensorFlow 3D

1. TensorFlow 3D

近年、3Dセンサー(Lidar、深度検知カメラ、レーダーなど)の普及が進んでいます。それに伴い、3Dキャプチャしたデータを処理するための「3Dシーン理解」(3D scene understanding)のニーズも高まってい

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ディープラーニングで物体検出を試してみた - 第3回: 検出結果をプロットする

こんにちは、けんにぃです。

ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。

物体検出の解説 3 回目になります。2 回目では TensorFlow Hub に登録されているモデルを使って物体検出を行いました。
今回は検出結果であるバウンディングボックスをプロットする処理を解説しようと思います。

全記事のリンクはこちらになります。

・第 1

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誰でもわかる機械学習の解説とビデオ!昔教室でやった”基本形ゲーム”はまさに機械学習だった! ー Tensorflow.jsでのサンプルコード付き

世界一簡単な機械学習トレーニングの解説はこれだ!

前回のメモnoteでは機械学習の基本コンセプトを解説しました。

そこでは「モデル」というものが何であるかを主眼に説明したので、画像認識や音声認識などのモデルがあると、それを使っていろんなAI機能を作れるということは理解できたと思います。しかし、「ではそのモデルって一体どうやって作るの?」という部分はまだよくわからないと思います。

そこで本no

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tensorflow GPUメモリを一気に確保しない設定

tensorflow 1系は使える全てのGPUリソースを確保する。

メモリオーバーを観測できないので、 逐次的にGPUメモリを確保するように設定を変更する。

これによってGPU使用量の観測ができる。

ただし実行速度は劣化する。

記述例

config = tf.ConfigProto( gpu_options=tf.GPUOptions( allow_growth=True

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OpenCV4Python09:OpenCV(numpy.ndarray)とPyTorchで画像分類

【0】はじめに

前回TensorFlowを使ったので、今回はTorch(PyTorch)でもを画像分類を実施してみる。

【1】MNIST用のモデル作成と保存

TorchにもPyTorch Hubという学習済みモデルのリポジトリはあるが、MNIST用の学習済みモデルはおいていない。そこで、公式サンプルを使ってMNIST用の画像分類モデルを作成し、保存することにする。

このサンプルをColab

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OpenCV4Python08:OpenCV(numpy.ndarray)とTensorFlowで画像分類

【0】はじめに

今回はOpenCVで読み込んだ画像データをTensorFlowに渡して簡単な画像分類をしてみる。

【1】numpy.ndarrayとtf.Tensorオブジェクト互換性

OpenCVで読み込んだ画像データの実態は「numpy.ndarrayオブジェクト」である。

これに対しTensorFlowは主に「tf.Tensorオブジェクト」を使ってディープラーニングの演算を行う。

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ディープラーニングで物体検出を試してみた - 第2回: TensorFlow Hub を使う

こんにちは、けんにぃです。

ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。

物体検出の解説 2 回目になります。1 回目では画像データの読み込みと正規化について解説しました。今回はモデルを入手して推論するところまでを解説しようと思います。

全記事のリンクはこちらになります。

・第 1 回: 画像の読み込み(前処理)
・第 2 回: Tens

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畳み込み演算についてのメモ書き

 畳み込み演算が分からず論文から新しいニューラルネットワークモデルを実装できずにいたら個人的に師匠だと思っている方から以下の論文を教えてもらいました。この論文の公式をTensorflowで確かめてみました。

 検証コードは以下にあります。これで畳み込み演算は少し慣れた気がします。精進!精進!

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ディープラーニングで物体検出を試してみた - 第1回: 画像の読み込み

こんにちは、けんにぃです。

ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。

最近、機械学習の開発を行っていて物体検出について学んだので、ノウハウを前処理・モデルの利用・後処理の 3 回に分けて解説しようと思います。

全記事のリンクはこちらになります。

・第 1 回: 画像の読み込み(前処理)
・第 2 回: TensorFlow Hub を

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