CNN による画像分類で使われる前処理・テスト時処理まとめ - iwiwi 備忘録
とりあえず ImageNet 系の論文で、目に入ったものから順々にまとめていきます。情報・ツッコミ歓迎。 前処理・Data Augmentation Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。[103.939, 116.779, 123.68] を各ピクセルから引く。VGG はこれ。 Per-pixel Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。ピクセル・チャンネルごとに計算された平均を引く。即ち、224x224x3 個の値について個別に平均を計算し用いる。AlexNet 論文から使われており、ResNet もこれ。 Random Crop 256x256 ピクセルに画像をリサイズし、そこから 224x224 のパッチをランダムに取り出す。AlexNet 論文で使われていた。ちなみに Chainer の ImageNet サンプルはこれと Horizonta
pixiv のタグ情報を用いた「ラブライブ！ School idol project」のカップリングネットワークの構築 - (iwi) 備忘録
はじめに ネットワーク解析やグラフアルゴリズムの研究者がアルゴリズムを実装した際，動作確認のために最初に実行する toy example をどうするかというのは意外と悩ましい．パスグラフやグリッドグラフのような高い対称性を持つグラフや小さすぎるグラフではいまいち動作に確証が持てない．一方，公開されている実データは最も小規模な Karate Club や Dolphin Social Network 等でも目視には大きすぎる．調度良いサイズの，ある程度非自明な形をしており，アルゴリズムによる出力の意味の解釈がある程度可能であり，できれば愛着が持てるグラフデータが必要とされている． そこで，本研究ではそのような用途に適切なグラフデータとして，「ラブライブ！ School idol project」のキャラクター間のグラフを構築する．データの構築には，pixiv に投稿されている二次創作作品のタ
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