Keras Advent Calendar 2017 の 25日目 の記事です。 Kerasでモデルを学習するmodel.fit_generator()でつかうgeneratorを自作してみます。なお、使用したKerasのバージョンは2.1.2です。 はじめに Generatorをつくる Generatorをつかう おわりに

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 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…

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…

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…

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…

ImageNetは大規模な画像データベースで、現在2万クラス1,400万枚を超える画像があります。クラスにはWordNetの単語を用いています。CNNがブレークしたILSVRCというコンペで用いられたりと、ベンチマークとして有名なデータセットです。 画像のダウンロードは…

Chainerでデータセットを作る方法についていくつか紹介したいと思います。なお、執筆時点のversionは3.0.0です。 シンプルなデータセット 画像を扱うデータセット ImageDataset LabeledImageDataset データセットに処理を加える 独自のデータセット データセ…

Pythonでファイルを読み込むときは以下のような処理でいけますが... with open('file/to/path', 'r') as f: for line in f: line = line.strip() # つづきの処理 読み込んでいる途中で、utf-8ではない文字が含まれていると、UnicodeDecodeErrorが発生するこ…

pythonでグラフといえば、matplotlibですが、ちょっといけてないので、 きれいなグラフを描くには、seabornを使ったりしてるかと思います。 seabornはきれいなグラフを簡単に描けるのですが、勉強会のプレゼン資料なんかに おすすめで、手書き風のグラフを描…

Ubuntu 16.04にOpenCVとFFmepgをインストールした環境を用いました。詳細は以下の記事を参照してください。 xkumiyu.hatenablog.com

Pythonで動画を扱うためにFFmpegとOpenCVをインストールします。環境はUbuntu16.04です。 FFmpegのインストール 動作確認 OpenCVのインストール 準備 設定ファイル作成（Configuring） ビルド Pyhonで確認 インストールのポイント

メインコントリビューター 対応言語 Github Star*1 公開時期*2 Tensorflow Google Python, C++, Java, Go 68.9k 2015.11 Caffe カリフォルニア大学バークレー校 C, C++ 19.6k 2014.11 Caffe2 Facebook Python, C++ 5.4k 2015.12 CNTK Microsoft Python, C++,…

GANの一種であるDCGANとConditional GANを使って画像を生成してみます。 GANは、Generative Adversarial Networks(敵性的生成ネットワーク)の略で、Generator(生成器)とDiscriminator(判別器)の2つネットワークの学習によって、ノイズから画像を生成するアル…

2017年9月1日ChainerMNが正式リリースされました*1。β版では使用していましたが、新しい環境に一からインストールしてつかってみました。 ChainerMNについて 使用環境 ChainerMNのインストール インストールに必要なもの 環境変数の設定 MPIのインストール …

2017年7月に開催されたPyData.Tokyo Meetup #14のメインセッションである「NVIDIA GPUで始めるディープラーニング」のメモです。 20170726 py data.tokyo from ManaMurakami1

もうすぐ3.0が正式リリースらしい10/17に3.0が正式リリースされました*1Chainerですが、GPUサーバにインストールする手順をまとめてみます。もし手元のMacとかでGPUを使わないならpip install chainerするだけです。 用いた環境 GPUの確認 インストールに必…