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UNETの検索結果1 - 3 件 / 3件

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UNETに関するエントリは3件あります。 ai が関連タグです。 人気エントリには 『【可視化】Ano-Unetで異常部分の可視化 - Qiita』などがあります。
  • 【可視化】Ano-Unetで異常部分の可視化 - Qiita

    ディープラーニングを使った異常検知で役に立つ「Ano-Unet」を開発しました。 Ano-Unetは、異常部分を可視化できます(教師無し学習)。 コード全体はGithubに置きました。 ※こちらは、Pythonデータ分析勉強会#10の発表資料です。 はじめに このAno-Unetは以前の記事の続きで開発したものです。 以前の記事では、オートエンコーダで可視化する手法を提案しました。 ところが、オートエンコーダだとうまくいかないとのご意見をいただいております。 そこで、実験してみました。まずは、以前に示した成功例です。 上の図は「スニーカー」を正常として学習させています。 そして、「ブーツ」を異常画像としてテストしてみた結果です。 ブーツのヒールなどが異常部分として可視化できています。 今回やってみた失敗例です。 上の図は「馬」を正常として学習させています。 そして、「馬」を入力画像としてテ

      【可視化】Ano-Unetで異常部分の可視化 - Qiita
    • 学習不要のUNet改変法まとめ|gcem156

      最近になって、UNetの構造をいじって生成速度をあげたり、品質を高める方法が色々提案されたのでまとめてみます。 UNetについて 過去に記事をあげてたと思います。UNetはIN層・MID層・OUT層に分かれます。downとかupとか呼ばれることもありますが、今回はIN/MID/OUTで統一します。IN層では入力がどんどん縮小されていって、OUT層では元のサイズに戻っていきます。UNetは一直線ではなくIN層からOUT層へのSkip connectionがあることが特徴です。ディープラーニングでは、一般的に入力に近い層を浅い層、出力に近い層を深い層と言いますが、UNetはその構造上入出力に近い層を浅い層、真ん中を深い層と表現します。 生成速度の向上法Token Merging これは前に記事を作った気がします。元々は画像のクラス分類に利用するViTモデルに対する手法ですが、それをStable

        学習不要のUNet改変法まとめ|gcem156
      • 【Unity】UNetからMirrorへの乗り換え入門|fuqunaga

        以前からobsoleteだったUNetがついにUnity2019で無くなりました。 と見せかけてパッケージ化してPackageManagerでMultiplayer HLAPIとして生きてます。これに気づかずにMirror乗り換えを結構まじめにやっちゃったのでせっかくなのでまとめて公開します! *検証バージョンはUnity2018.4+Unet → Unity2019.1+Mirror v3.7.3です。Mirrorが精力的にアップデートされてるので情報が古い可能性があります。 Mirrorとは UNetの代替となるOSSのアセットで、uMMORPGでも使われている(というか開発者が同じ)MMOスケールでもばっちり動くUNetみたいな感じです。UNetなくなるの辛い!ってときには最も乗り換えコストが少ない選択肢だと思います。 使ってみた感想 そもそもMirrorに乗り換えて大丈夫なのかとい

          【Unity】UNetからMirrorへの乗り換え入門|fuqunaga
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