ディープラーニングで白黒アニメをカラー化するとこうなる - GIGAZINE
多層構造のニューラルネットワークによる機械学習、いわゆる「ディープラーニング」の力を使ってグレースケールの画像をカラーに変換させるという試みが行われていて、実際に、白黒時代のアニメの映像をカラー化させたらどうなるかというムービーがYouTubeで公開されています。 Colorful Image Colorization http://richzhang.github.io/colorization/ GitHub - pavelgonchar/colornet: Neural Network to colorize grayscale images https://github.com/pavelgonchar/colornet グレースケール画像をディープラーニングでカラー化する「ディープラーニング自動彩色」プロジェクトを進めているのはRichard Zhang氏ら。もちろん、完全にオリ
今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべにっき ♨
Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
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