TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ の続き。 前回は最も簡単に画像分類を試すために TensorFlow に同梱されているtensorflow.models.image.cifar10パッケージのモデルや学習機構を利用して約75%の識別正答率の分類器を作ったが、それよりも良い結果を出したいし色々ためしてみたい、ということで今回は色々と自前で実装したり改良を加えてみた。 結論だけ先に書くと、約90%の正答率のものを作ることができた。分類数も変えてしまっているので一概には前回のものと比較できないけど。 入力画像の変更 まずは入力の画像について。 前回はCIFAR-10のデータセットに合わせて、検出して切り出した顔画像を32x32サイズに縮小したものを利用していた。 32x32 → inside 96x96 of 112x112 流石に32
percolを使ってターミナル操作を早く、便利に。 - すぎゃーんメモ
先日、shell勉強会で「zawを使ってシェル操作を快適に」というお話を聴いて、自分ももう少しそのあたりの環境を整えよう、と思い立った。 nanapi勉強会 vol2 - Shellの活用でこれだけ毎日が便利になる - nanapi勉強会 | Doorkeeper zawで快適シェル生活 // Speaker Deck 自分が使う選択をしたのは zaw ではなく percol 。 軽く調べてみたかんじでは zawってのは設定してある(もしくは自作する)決められたsourceを使って決められた操作を行うもので、zshに密接に結び付いているツールで。percolはそういうのではなく純粋に「入力をフィルタリングする」だけのツールなので、パイプなどを使って各コマンドと組み合わせることで色々な使い方ができそう。 percolの導入 https://github.com/mooz/percol Pyt
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