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データ分析やプログラミングの話などを書いています。

NumPyでの画像のData Augmentationまとめ

Python Advent Calendar 2017 の 18日目 の記事です。 画像のData Augmentationの手法をNumpy(とSciPy)で実装し、まとめてみました。 使うデータ Data Augmentation Horizontal Flip Vertical Flip Random Crop Scale Augmentation Random Rotation Cutout R…

ChainerでFineTuning その2

Chainer Advent Calendar 2017 の 11日目 の記事です*1。 Caffeモデルを利用したFineTuningを試したいと思います。ChainerでのFineTuningは、ChainerのLink関数であるVGG16Layers()なども用いることもできます。VGG16Layers()を用いる方法については以下にま…

PyTorchとCaffe2でONNXを使ってみる

Deep Learning フレームワークざっくり紹介 Advent Calendar 2017 の 9日目 の記事です。 PyTorchとCaffe2で、モデル表現の標準フォーマットであるONNX (Open Neural Network Exchange)を使ってみます。 環境 PyTorch インストール モデル定義 Caffe2 ONNX …

MacOSでChainerを使うときのWarningに対処する

MacOSでデフォルトのNumpyとChainerを使うと、精度が落ちる問題があり、Warningが発生します。OpenBLAS対応のNumpyを使うことで対処します。 OpenBLASのインストール OpenBLAS対応のNumPyを再インストール NumPyのアンインストール NumPyをソースからインス…

ResNetの論文を読んだ

ちょくちょくResNetを用いることがあるのですが、論文を読んだことがなかったので、読んでみました。 [1512.03385] Deep Residual Learning for Image Recognition 概要 ResNetが解決する問題 Residual Learning ResNetブロック ネットワークアーキテクチャ …

Chainerで動画を扱う

Chainerにおいて画像を扱う場合、ImageDatasetというクラスが用意されており、以下のように簡単に扱うことができます。 from chainer.datasets import ImageDataset image_files = ['1.png', '2.png'] train = ImageDataset(paths=image_files) Datasetにつ…

ChainerでFineTuning その1

機械学習がうまくいくケースにおいて、教師あり学習の次に、転移学習が成功のカギになってくると言われているそうです。転移学習は、あるドメインで学習させたモデルを別のドメインに適用させる学習のことです。少ないデータでもうまく学習ができたりします…