地球科学にPythonを

本

海の研究者が Python を使ったプログラミングや機械学習について学んだことをまとめています。

運営しているクリエイター: mim

seaborn で綺麗な混同行列を描きたい

0. とりあえず描いてみる適当に正解データと予測データを作ります（作り方は最後に）。 true…

mim

4週間前

Python で海底地形図を描く (1)

最近，上のような海底地形図が Python で描けることを知ったのでまとめておきます．地球全体の…

mim

3年前

Python で海底地形図を描く (2)

前回の続きです．前回は，ETOPO1 のデータセットから指定した緯度経度の範囲のデータだけを取…

mim

3年前

画像分類モデル EfficientNet を Google colab で使いたい

お久しぶりの投稿です．深層学習を利用した画像分類モデル "EfficientNet" を Google Colab で…

mim

3年前

PyGPlates使ってみた（１）

地球のプレート運動を復元するソフトウェア「GPlates」が Python で動かせるようになっていま…

mim

1年前

自作データセットで物体検出モデル yolov9 を訓練する

先月末に、物体検出モデル「YOLO」のバージョン 9 が発表されたので、手元の PC (Ubuntu 22.04…

mim

4か月前

YOLOv9 のお勉強～何がすごいのか？なぜすごいのか？～

2024 年 2 月に，物体検出モデル YOLO のバージョン 9 が発表されました。"Learning What You Want to Learn" という論文のサブタイトルに、開発者の意気込みがうかがえます。そんな論文を読んで、YOLOv9 が達成したブレイクスルーやその要因について考えてみます。論文はこちら実装についてはこちらの記事で書いています。興味がある方は合わせてご覧ください。 0. そもそも物体検出とは？物体検出とは、簡単に言うと画像中の「どこに・何