「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語(1/5 ページ) 焼きたての手づくりパンをレジに持っていくと、画像認識で瞬時に会計……そんな“AIレジ”が地方のパン屋にじわりと浸透している。その裏側にはシステム開発会社の苦闘の歴史があった。
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
FasterRNNは遅すぎることが問題だった。darknetによるYOLOはなかなか良かった。 しかし最近はもっと高速かつ高精度な物体位置検出手法があるらしい。それがSSDこと、Single Shot Multi-box Detectionだ!! https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd まあ細かいことはどうでもいいが、重要なのは精度がそこそこ高くてかつ高速な位置検出ができるということだ。それ以外のことは基本的にどうでもいいのだ。詳しいことが知りたい人は論文を参照のこと さて、このSSDですが、ウェイ・リューさんという人が作った実装は相変わらずCaffe魔改造実装なので基本的にはすぐには動かない。面倒くさい。どうしてこんなことになっているのか。 とはいえ、まあ愚痴っても仕方がないので動かす方法を探す。できればCaffeのインストールは避けたい。M
今日は、今話題のAI(人工知能)技術「ディープラーニング」を使い、誰でも簡単にモバイルアプリの画面自動テストスクリプトが作成できるWebサービスのお話です。 ※2017年7月24日よりオープンβ版を提供開始しました! AppiumやSeleniumのような画面を自動操作するテストツールはとても便利ですが、一方で、こうしたツールを利用していないプロジェクトもたくさんあります。何がツールの導入を妨げているのでしょう? 筆者は、次の2つがとりわけ大きな問題だと考えています。 システムの内部情報をある程度理解しないと、テストスクリプトを書くこと・読むこと・編集することが難しく、それなりのスキルが必要。 テストスクリプトの作成に時間がかかりすぎる。特に、読みやすく変更に強いスクリプトを作成しようとすると、かなりの手間がかかる。 これらの問題を、ディープラーニングによる画像認識を使って解決しようとして
米アイオワ大学は11月18日、断層撮影画像から乳がんの病巣を発見するのにハトが使えることを発見した。 乳がんはX線マンモグラフィーなどによる定期検診で発見できるものの、早期の乳がんは経験を積んだ医者にとっても診断が難しく、専門の訓練を必要とされるほど。一方、鳥類の視力は上空から草むらの上にいる小さな昆虫を見つけるなど、単に視力が良いだけではなく、思いもよらないほどの画像解析能力を発揮することがある。 研究では、8羽のハト(Columba livia)をケージに入れ、乳がんの病理学サンプル画像をスライドで映写。腫瘍画像をつついたときには餌が与えられるという訓練を施した。さまざまな乳がんのサンプル画像を用いてトレーニングを行なったところ、ハトたちは15日間で平均85%の正答率を記録した。また、とくに成績の良かった4羽は30日後に最高99%の正答率を出したという。
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