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ブックマーク / aidiary.hatenablog.com (4)

  • KerasでVGG16を使う - 人工知能に関する断創録

    今回は、Deep Learningの画像応用において代表的なモデルであるVGG16をKerasから使ってみた。この学習済みのVGG16モデルは画像に関するいろいろな面白い実験をする際の基礎になるためKerasで取り扱う方法をちゃんと理解しておきたい。 ソースコード: test_vgg16 VGG16の概要 VGG16*1は2014年のILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)で提案された畳み込み13層とフル結合3層の計16層から成る畳み込みニューラルネットワーク。層の数が多いだけで一般的な畳み込みニューラルネットと大きな違いはなく、同時期に提案されたGoogLeNetに比べるとシンプルでわかりやすい。ImageNetと呼ばれる大規模な画像データセットを使って訓練したモデルが公開されている。 VGG16の出力層は1000

    KerasでVGG16を使う - 人工知能に関する断創録
    rti7743
    rti7743 2017/01/06
  • 類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録

    もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました(Pythonで音声信号処理)。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう(2009/10/3) Visual Wordsを用いた類似画像検索(2010/2/27) という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います! 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ

    類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
    rti7743
    rti7743 2012/10/14
  • Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録

    類似画像検索システムを作ろう(2009/10/3) 3日で作る高速特定物体認識システム(2009/10/18) に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量(SIFTやSURF)を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様(テクスチャ)で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV(2009/10/16)を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor

    Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
  • パターン認識と機械学習(PRML)まとめ - 人工知能に関する断創録

    2010年は、パターン認識と機械学習(PRML)を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標(2010/1/1)をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいち不安なので、Python(2006/12/10)というプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。 PRMLのPython実装 PRML読書中(2010/3/26) 多項式曲線フィッティング(2010/3/27) 最尤推定、MAP推定、ベイズ推定(2010/4/4) 分類における最小二乗(2010/4/

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