MacでもRaspberry PiでもTensorFlow + Kerasで楽々画像認識 - karaage. [からあげ]
TensorFlow + Kerasが便利 ディープラーニングをするとき、TensorFlowと合わせて使うと便利で有名なのがKerasというライブラリです。Kerasの使い方に関しては、ほけきよ（id:imslotterさん）の以下記事が非常に参考になります。 なので、基本的なことは上記記事を読んでもらうとして（激しい手抜き）、今回は、手っ取り早くKerasを使うとMacやRaspberry Piで画像認識がどれだけ簡単にできてしまうのかということを紹介してみたいと思います。 MacでTensorFlow + Kerasを使った画像認識 環境設定 必要なライブラリは以下です。 Python3(Anagonda3) TensorFlow 1.4.0 Keras 2.1.2 opencv-python 3.3.0.10 Python2でも出来た記憶がありますが、以下でh5pyをインストールし
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ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
VGG16のFine-tuningによる17種類の花の分類 - 人工知能に関する断創録
前回（2017/1/10）は、VGG16をFine-tuningして犬か猫を分類できる2クラス分類のニューラルネットワークを学習した。今回は、同様のアプローチで17種類の花を分類するニューラルネットワークを学習してみたい。前回の応用編みたいな感じ。この実験はオリジナルなので結果がどう出るかわからなかったけどうまくいったのでまとめてみた。 リポジトリ：17flowers 使用したデータは、VGG16を提案したOxford大学のグループが公開している 17 Category Flower Dataset である。下のような17種類の花の画像データ。とっても美しい。 前に実験した（2017/1/4）ようにデフォルトのVGG16ではひまわりさえ分類できなかったが、VGG16をFine-tuningすることで果たしてこれら17種類の花（ひまわりもある）を分類できるようになるのだろうか？さっそく試して
KerasがTensorFlow本体に統合される？ - studylog/北の雲
TensorFlowをバックエンドとして使用しており、Python製DeepLearningライブラリとしては頭5つぐらい抜け出している感じのあったKerasですが、TensorFlow本体に取り込まれる？動きがあるようです。TensorFlow/Keras人気はさらに加速して他のライブラリを寄せ付けないでしょう。 自分が使いやすいライブラリを使えばいいと思いますし各ライブラリごとにいい所はあるので多様性万歳ではあるんですが、TensorFlow本体にKeras由来の使いやすいAPIが統合されちゃうと、DeepLearningライブラリのシェア争いという観点ではほぼ勝負あったかなという感じがします。 以下ソースなど。fcholletさんはKerasの開発者でGoogleにお勤めの人です。 @rbhar90 @tensorflow we will be integrating Keras (
VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (2) - 人工知能に関する断創録
VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (1) （2017/1/8）のつづき。 前回、予告したように下の3つのニューラルネットワークを動かして犬・猫の2クラス分類の精度を比較したい。 小さな畳み込みニューラルネットをスクラッチから学習する VGG16が抽出した特徴を使って多層パーセプトロンを学習する VGG16をFine-tuningする リポジトリ：dogs_vs_cats 1. 小さな畳み込みニューラルネットをスクラッチから学習する ベースラインとしてVGG16は使わずに小規模な畳み込みニューラルネットワークをスクラッチから学習する。学習データは、犬クラス1000枚、猫クラス1000枚と小規模なデータを使うのであまり大規模なネットワークは学習できない。そこで、畳込みが3層のLeNet相当の小さなモデルを構成した。 横の矢印はそのレイヤでの出力の4Dテンソルのサイズ (samp
character-level CNNでクリスマスを生き抜く - Qiita
この記事は Retty Advent Calendar 18日目です。 昨日は@YutaSakataのクリスマスプレゼントにはKotlin1.1が欲しいですでした。 さて、もうすぐクリスマスですが、皆さん一緒に過ごすお相手はおられますか？ 私？私はもちろんいます。この子が。 独りだと酒でも飲みに行きたくなりますよね？ちょっと奮発していい店でしっとり飲むのもいいものです。 ですが、そんなつもりで入った店がリア充どもの巣窟だったらどうでしょう？ せっかくの孤独のグルメタイムが台無しです。 そんな危険な店を事前に避けるため、Deep Learningの力をかりましょう。 用意するもの keras お店の口コミ kerasはtensorflowかtheanoをバックエンドにして動くDeep Learning用のライブラリです。複雑なことをしようとすると結構面倒ですが、大抵のモデルについてはかなり簡
VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (1) - 人工知能に関する断創録
VGG16はILSVRCのコンペ用に学習されたニューラルネットなのでImageNetの1000クラスを認識できる。しかし、前の記事（2017/1/4）で実験したように「ひまわり」のようなImageNetに存在しないクラスはそのままでは認識できない。 この問題を解決するためVGG16の高い認識能力を継承しつつ、新しい独自のクラス（今回は犬か猫かの2クラス）を認識できるように少量のデータでニューラルネットの重みを再調整することをFine-tuningという*1。「少量のデータで」というところがすごく重要。もし大量データでないとダメだったらAWSの利用料で破産するのでこの記事は書けない(^^;; 今回は、Keras Blogの - Building powerful image classification models using very little dat を参考に犬と猫の2クラス認識を
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
KerasでVGG16を使う - 人工知能に関する断創録
今回は、Deep Learningの画像応用において代表的なモデルであるVGG16をKerasから使ってみた。この学習済みのVGG16モデルは画像に関するいろいろな面白い実験をする際の基礎になるためKerasで取り扱う方法をちゃんと理解しておきたい。 ソースコード: test_vgg16 VGG16の概要 VGG16*1は2014年のILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）で提案された畳み込み13層とフル結合3層の計16層から成る畳み込みニューラルネットワーク。層の数が多いだけで一般的な畳み込みニューラルネットと大きな違いはなく、同時期に提案されたGoogLeNetに比べるとシンプルでわかりやすい。ImageNetと呼ばれる大規模な画像データセットを使って訓練したモデルが公開されている。 VGG16の出力層は1000
Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識（Keras with TensorFlow・Open CV） - Qiita
以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog
Keras.js – 機械学習をブラウザ上で実行できるJSライブラリ、GPUパワーを使用 【@maskin】 | TechWave（テックウェーブ）
1990年代初頭から記者としてまた起業家として30年以上にわたりIT業界のハードウェアからソフトウェアの事業創出に関わる。シリコンバレーやEU等でのスタートアップを経験。日本ではネットエイジ等に所属、大手企業の新規事業創出に協力。ブログやSNS、LINEなどの誕生から普及成長までを最前線で見てきた生き字引として注目される。通信キャリアのニュースポータルの創業デスクとして数億PV事業に。世界最大IT系メディア（スペイン）の元日本編集長を経て現在に至る。 Pythonで書かれたディープラーニング用ニューラルネットワークライブラリ「Keras」を、ウェブブラウザ上で実行するJavaScriptライブラリ「Keras.js」が登場した。 そもそも「Keras」は、Googleが提供するオープンソースの機械学習・ディープラーニング用ライブラリ「TensorFlow」または機械学習フレームワーク「Th
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機械学習勉強会に参加しました！ - ボンジニアの備忘録
Kerasで画像分類を試してみる - ボンジニアの備忘録
GitHub - farizrahman4u/seq2seq: Sequence to Sequence Learning with Keras
http://www.mathgram.xyz/entry/keras/mnist