白黒漫画にDeep Learningで着色する ～参照画像を使って～ - dwango on GitHub
この記事はドワンゴアドベントカレンダー26日目(延長戦!)の記事です。 私は、Dwango Media Villageで研究を行なっている古澤です。Dwango Media Villageは、ドワンゴの機械学習系の研究とその応用を行なっているチームです。 今回紹介するのは白黒漫画にDeep Learningで着色する研究です。さらに、応用としてプロジェクタを用いて実世界のイラストにも着色結果を投影できるようにしました。 出来ること一覧 本記事では、以下の2つの事柄がどのようなテクニックを元に可能になったかのおはなしを書いていきます。 Deep Learningで白黒漫画１タイトル＋参照画像を入力とした白黒漫画の自動着色 Deep Learning+Jetsonで実世界に描かれたイラストの色塗り(自動着色結果のプロジェクション) 動画あり! Comicolorization 最近、タイのバン
「君は今日から人工知能開発部門のリーダーだ！」と言われた時の処方箋 - Qiita
いわゆる人工知能技術が巷をにぎわす昨今、人工知能を研究する部署/団体を設立するのがトレンドになっています。もちろん、部署の設立にはそれをマネジメントする人間が必要です。「その時」は突然やってきます。 「わが社でも人工知能技術を研究しビジネスに役立てるべく、新しい部門を設立することになった」 「はい」 「ひいては、君にその部門のマネジメントを任せたい」 「！？」 「将来的には100人規模にし3億円規模のビジネスにしたいと思っている(※)。まずは中期計画を作成してくれ」 「そ、それは・・・」 「部門設立のプレスリリースは来月発行される。よろしく頼むよ(肩ﾎﾟﾝｯ」 (※: 好きな数字を入れてください) (from 疾風伝説 特攻の拓) 本文書は、実際こうした事態が起こった時に役立つチェックリストとして機能するようにしてあります。具体的には、以下の構成をとっています。 設立編: 何を「目指す」の
人工知能とか機械学習とかニューラルネットワークとかディープラーニングとかぜんぜん分からんのでインターネットかき集めてざっくり理解したリンク集とまとめ - DRYな備忘録
人工知能 / Artificial Intelligence / AI ？ 機械学習 / Machine Learning / ML ？ 神経回路網 / ニューラルネットワーク / NN ？ 深層学習 / ディープラーニング / DL ？ 実施したルール 読み始めたら途中で投げない わかんなくてもとりあえず最後まで読む 100%理解しようとしない ざっくりでいいので自分なりに一言でまとめる ぜんぜんわからん、でも可 下記のリンクから、特に理解を助けたものの抜粋 言葉の定義からして、わかりやすかったもの ディープラーニング（Deep Learning）とは？【入門編】 | 論理について詳しく、なおかつわかりやすかったもの ニューラルネットワークと深層学習 以下、僕が読み進めたときのログなので読まなくていいです。あと、下記のリンクを読み漁ったあとの、自分なりのまとめが最後にあります。すっ飛ばし
TensorFlowでのMNIST学習結果を、実際に手書きして試す - すぎゃーんメモ
Deep Learningという言葉を色んなところで聞くようになり、Googleからも TensorFlow というものが出たし、そろそろちょっと勉強してみるか〜 ということで初心者が機械学習に手を出してみた。 TensorFlowのtutorialを見てみると、まず最初に「MNIST」という手書き文字の識別問題が出てくる。その問題に対して、こういうモデルを作ってこうやって学習させていくと91.2%くらいの識別率になります、さらに飛躍させてこういうモデルでこうやって学習させると99.2%くらいまで識別率が上がります、とか書いてあって、確かになるほどーと数字で納得もできるのだけど、せっかくなら実際にその学習結果を使って自分の書いた数字を識別してもらいたいじゃないか、ということで そういうのを作ってみた。 https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist c
ディープラーニングを用いたエロ画像の収集と自動化 - Qiita
はじめに エロ画像は最高です。 エロ画像さえあれば、誰でも自由にエッチなことができます。たとえ彼女がいないブサメンであっても、一人で性的に興奮することができます。そこに確かな満足を覚えて、幸せに浸ることができます。どんな嗜好も思いのままです。 故に我々人類にとって、エロ画像を集めることは、フンコロガシが糞を転がすのと同じように、種としての習性と称しても過言ではない行いなのではないかと思います。 しかしながら、我々は霊長類の長たる生き物です。かれこれ数万年に渡って同じように糞を転がし続けているフンコロガシと同じではいけません。より効率的に、より意欲的にエロ画像を収集してこその人類です。 ただ、そうは言ってもエロ画像の収集は非常に大変です。様々なサイトを巡り、十分に吟味した上で、フィッティングのあった品々を、確たるスキームに合わせて収集、構造化してゆく必要があるのです。日によって必要な一枚が異
中学生にも分かるTensorFlow入門 その１ テンソルとはなにか - Qiita
目的 このシリーズは中学三年生程度の数学の知識があれば、Python言語の機械学習記述用ライブラリを利用して記述された、基本的な教師あり学習のニューラルネットワークである誤差伝搬型3層ニューラルネットワークのプログラム、つまり、TensorFlowのサイト（TensorFlow.org)上にあるTutorialのMNIST For ML Beginnersの内容をを理解できるということを目的としています テンソルとは何か 早速本題に入り、まずはテンソルということについて考えて行きます ベクトルとスカラー テンソルについて説明する前に、まず、スカラーとベクトルについて説明します スカラーとは大きさです。例えば距離、例えば重さ、そういうものを数学用語でスカラーといいます ベクトルとは大きさと向きがあるものです。座標というものベクトルで考えることができます。それは原点をどこかにとれば、座標への向
機械学習 – 頭の中に思い浮かべた時には
今回書くこと この記事では、特に画像識別で大きな成果を挙げた畳み込みニューラルネットワーク1の概要について書きます。 数式にはあまり触れませんので、そのあたりまで踏み込みたい方は専門の資料をご覧ください。
取り急ぎpix2pixで遊んでみた(追記あり) - Qiita
概要 先日発表されたpix2pixが楽しそうだったので実際に動かしてみた。 対象を絞れば学習画像が500枚程度でもそれなりに動く。 結論：GANすごい。 はじめに pix2pixとは、ざっくりと言えば、2画像間に潜む画像変換をDNNで表現してしまおう！というものです。変換前後の画像さえ用意できれば大体どんな変換でも対応可能らしく、例えば以下のようなことが可能らしいです。 航空写真 → 地図画像 モノクロ画像 → カラー画像 線画 → カラー画像 (上記すべて逆も可能) 何やら万能っぽい雰囲気！素晴らしいことにコードが公開されている（torchだけど）！しかも自前画像でも簡単に試せそう！ ということで試してみました。 データ flickrから収集したラーメン画像(1,000枚)を使用。多少のゴミは無視で。公式のソースコードに合わせて、各画像を中心でクロップ＆リサイズしておき、学習画像と評価画
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 - Qiita
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
3行のソースコードを入れるだけで機械学習できると噂のindicoをNode.jsで使って機械学習入門してみる - Qiita
こんばんわ。 機械学習というワードはすごく盛り上がっているけど少し離れたところで見ている感じでした。 づや会というイベントで機械学習ネタをやることになり、何かやらねばと思っていたところ、この記事(機械学習について調べてみたら、3行のソースコードを入れるだけで機械学習できるサービスがあった（前編）)を読んで機械学習の入門はこういうところからでもありかなと思った次第です笑 ちなみに発表資料はこちらです。 indico 3行のソースコードを入れるだけで機械学習できるサービスです。 主にテキスト解析と画像解析の機能を使えます。 使い方(主に管理画面) まずはユーザー登録をしてログインしてください。 ログインするとダッシュボードを見ることができます。 API Keyを確認しつつQuickstartを選択しましょう。 このようにSentiment Analysis(感情分析)が選択されています。 下部
ディープラーニングで顔写真から〇〇かどうかを判別してみる (うまくいったか微妙) - Qiita
1000いいね到達直後にBANされてしまいました… 技術的に少しでも参考になればと思い同じ内容で以下に置きましたので、よければご覧ください。 https://www.nakajimadevnakajima.info/va/kyohin/html/kyohin.html https://www.nakajimadevnakajima.info/va/kyohin/form.html Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up
Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 - Qiita
Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説Python機械学習DeepLearning画像認識TensorFlow どうも、データセットの用意でバイナリーとの戦いを5時間繰り広げたあげく、記事に１日かかりました。丁寧に記事書くって大変ですね。うふふっ☆ 前回: 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 に続き、MNISTのエキスパート編を解説しようと思ったのですが、せっかくなので数字ではなくひらがなデータセット計71文字を識別していくなかで"畳み込みニューラルネットワーク"の解説をしたいと思います。 英語ではConvolutional Neural Networkなので以下CNNと呼びます コードはほぼTensorflowのチュートリアル
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - Qiita
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換）Python画像処理機械学習DeepLearningTensorFlow 「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-g
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