やったこと 流行りのディープラーニングを使って、画像の物体検出を行いました。 今回は、YOLOv2というアルゴリズムを使って物体検出を行なっています。 YOLO(You Only Look Once)とは 畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)を用いた物体検出アルゴリズムです。現時点ではv1とv2が存在します。 YOLO(YOLOv1) 論文はこちら(2015年)。 従来とは異なり、画像をバウンディングボックスで分割してクラス分類を行なっている。 we frame object detection as a regression problem to spatially separated bounding boxes and associated class probabilities. 結果として、45FPSの処理速度を実現し

ABEJAでResearcherしている白川です。 今回ご紹介するのは、Poincaré Embeddings [1]という手法です。その内容に驚愕し、個人的に調べたり実装したり勉強会でお話したりしていたところ、最近運良く自分の実装をredditで取り上げてもらえたので、これを機にその驚愕の内容を共有できればと思います。 正直、自分の中ではまだ煮詰まりきっていない技術なので、現況の共有はしますが、ところどころ私の憶測や展望、期待が入り混じっていることをご容赦ください。 www.reddit.com Poincaré Embeddingsは大雑把に言えばword2vecを異空間で実現する技術で、双曲空間（Hyperbolic Space）という、おなじみのEuclide空間（2点$x,y$の間の距離を$\sqrt{(x_1 - y_1)^2 + (x_2 - y_2)^2 + ... + (

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Tree Boosting With XGBoost – Why Does XGBoost Win “Every” Machine Learning Competition? Synced tech analyst reviews the thesis "Tree Boosting With XGBoost - Why Does XGBoost Win 'Every' Machine Learning Competition", which investigates how XGBoost differs from traditional MART, and XGBoost's superiority in machine learning competition. Introduction Tree boosting has empirically proven to be effici

先日畳み込みオートエンコーダでノイズ除去を行いましたが、そのときの課題は再現された画像が滲んでしまっていたことです。 今回はもう少し改良して、オートエンコーダやCNNで落書きを消してみようと思います。 ライブラリにはKerasを使います。 データセットはCifar10を使います。 Cifar10にランダムに棒線で落書きします。 棒線の色は黒バージョンとランダム色バージョンを作りました。 黒バージョン ランダム色バージョン この棒線を消して元画像を再現するよう、ディープラーニングで学習します。 トレーニングデータ50,000点の落書き除去を学習し、テストデータ10,000点の落書き除去＆元画像再現性を評価します。 再現性の評価関数はmean squared errorを使います。 落書きを消す手法として、オートエンコーダとCNNを試しました。 試した手法： 1. 畳み込みオートエンコーダ 2

最終更新日： 2017年10月14日 ディープラーニングで落書きを消す先日畳み込みオートエンコーダでノイズ除去を行いましたが、そのときの課題は再現された画像が滲んでしまっていたことです。今回はもう少し改良して、オートエンコーダやCNNで落書きを消してみようと思います。ライブラリにはKerasを使います。データセットはCifar10を使い