3Dモデルから自動的に生成した画像とアノテーションのデータセットで学習するセマンティックセグメンテーション - Qiita
はじめに セマンティックセグメンテーションを行う時に普段はアノテーションを作成するのは大変な作業でしょう。もしそれが自動的に作れるのならどれくらい楽になるでしょうね。 私は「自動的に生成された画像データセットで学習して本物に適用する」ということはよくやっています。普通の分類モデルでも教師データを準備することは大変なことだから、自動生成のデータが代わりに使えたら楽ですね。 そしてその生成データはセマンティックセグメンテーションにも使えるようにすることもできます。自動的に生成したデータなので、アノテーションも当然同時に作成することができます。しかもこれは手作業より正確で完璧なアノテーションになるでしょう。 「学習データがないので自分で生成する」という話はよくあることで新しいことではないのですが、これをセマンティックセグメンテーションに使う例はあまり聞いたことないの意外でした。だから私は自分で試
近年大きな注目を集めている「AI・人工知能」といった研究分野と深い関わりのある、機械学習の学習方法を紹介します。 機械学習初心者に向けて、数学的な理解がないハンズオン形式での学習方法をメインに比較して紹介します。 機械学習の学習ロードマップ 機械学習の学習ロードマップ 機械学習とは 機械学習のフレームワーク 機械学習の活用事例 機械学習の活用事例（1） ディープラーニング 機械学習の活用事例（2） データ分析 機械学習の勉強の注意点 学習の要素（1） Pythonの基礎 学習の要素（2） 学習時間の確保 学習の要素（3） 学習費用 学習の要素（4） ハンズオン形式 学習の要素（5）モチベーションの維持 機械学習初心者におすすめの学習方法5選 機械学習初心者におすすめの学習方法（1）paizaラーニング paizaラーニングのおすすめ度 paizaラーニングの項目説明 機械学習初心者におすす
今週、PFNよりChainerの開発を停止するという発表があって驚きました。 Chainer/CuPy v7のリリースと今後の開発体制について 深層学習・機械学習・Pythonの素人でしたが、深層学習ブームの中、2015年の秋くらいから使い始めて、Chainer meetup(#3,#8)でも発表させて頂きました。 新しい機能もあまり使っていなかったので、しらばくこのままChainerを使い続けることもできますが、これを機にPyTorchを一度試してみました。 公式の移行ドキュメントを見ると、関数の対応など書いてあり、とても参考になります。 Chainer ⇒ PyTorchへの移行ドキュメント(公式) 以下は個人的な移行時のメモとして置いておきます。 PyTorch インストール OS: Windows 10, ubuntu 18.04 GPU: RTX 2080 python 3.7(
NNライブラリChainerをScikit-learn likeにガンガン拡張する | Recruit Tech Blog
APソリューショングループの大杉です。 SFCの修士２年の加藤慶之さんが、機械学習を中心としたデータ分析について勉強してみたいと言ってきたので、OJT的に３ヶ月間ほど一緒に仕事をさせてもらいました。 その中で機械学習ツールを共同開発したのですが、世間に公開できるレベルまで作りこむことが出来たのでリクルートテクノロジーズのgithubレポジトリでxchainerという名前で公開することとなりました。 このツールについて、加藤さんが記事を書いてくれたので、本人の承諾のもと、ここにその記事も公開します。以下、加藤さんの記事です。 はじめに 近頃話題の、PFIが開発しているChainerというニューラルネットワークのライブラリはご存知の方も多いかと思います。ネットワーク構造の定義なども直観的に書くことができてとても素敵なライブラリなのですが、Scikit-learn1との互換性がないので予測率の評
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初心者でもつまずかない機械学習の学習方法とは？おすすめのサイトや書籍をご紹介！ - paiza times
Chainer ⇒ PyTorch移行を試してみた - Qiita