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Deeplab Semantic Segmentationの学習データの作り方

Semantic Segmentationを用いてライオンとネコをピクセル単位で検出する!と意気込んでみたものの、学習データの作成方法を解説しているページがなかったので、ここで説明しておこうかと思います。
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Tensorflowでライオンとネコを詳細に検出する

前回は、AIでライオンとネコを検出する!と題してTensorflowを使ってObject Detectionをやってみました。うまく識別はできたが今回はもう少し前に進んでみましょう!。ピクセル単位でライオンとネコを検出をしてみたいと思います。今回はSemantic Segmentationという技術を用います
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Cifar10の画像を抽出する

AIの領域では画像を識別する技術が象徴的で、初学者向けのテーマになったり、アルゴリズムの優劣を競う競技で使われることがよくあります。その課題の題材としてよく用いられる画像のデータセットの一つにCifar10があります。このデータはプログラムで扱いやすいように、複数の画像を一つのバイナリに纏めた状態で提供されています。以前の記事でも示してきてはいますが、昨今AIを簡単に利用できるサービスやツールが提供されており、AI利用者は必ずしもプログラムを書ける必要はなくなってきています。画像だけ集められれば良いという人にとってはこのCifar10は使いにくいかもしれません。今回は、Cifar10を画像データに展開する方法を示します。プログラムを書かない方のために、スクリプトも提供しますのでご安心ください。 では、始めましょう。
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Tensorflowでライオンとネコを検出する with GPU 2/2

前回、AIでライオンとネコを検出する!と題してTensorflowを使ってObject Detectionをやってみました。うまく識別はできたのですが、CPUで学習を行ったため大変時間がかかってしまいました。今回はGPUを使ってやってみようと思います。 ちょっと長くなるので2回に分けます。今回は2回目。
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Tensorflowでライオンとネコを検出する with GPU 1/2

前回、AIでライオンとネコを検出する!と題してTensorflowを使ってObject Detectionをやってみました。うまく識別はできたのですが、CPUで学習を行ったため大変時間がかかってしまいました。今回はGPUを使ってやってみようと思います。 ちょっと長くなるので2回に分けます。今回は1回目。
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Tensorflowでライオンとネコを検出する

人気シリーズ、AIで「ねぎ」と「たまねぎ」を見極めよう!の次の企画を始めます。題して、AIでライオンとネコを検出する!です。 これまではTensorflow, Salesforce Einstein Visionといった、AIのフレームワークを用いて、「ねぎ」と「玉ねぎ」を見極めてきました。これらはImage Classificationと呼ばれる技術でした。今回はもう一段レベルを挙げて画像から特定の物体を検出するObject Detectionをやってみようと思います。
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TensorFlow LiteをKotlinから使う 3/3

最近はAndroidの開発はkotlinだ!という風潮が強いので、AIを勉強し始めたばかりの私が、TensorFlow Liteをkotlinで使ってみたよ。
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TensorFlow LiteをKotlinから使う 2/3

最近はAndroidの開発はkotlinだ!という風潮が強いので、AIを勉強し始めたばかりの私が、TensorFlow Liteをkotlinで使ってみたよ。
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TensorFlow LiteをKotlinから使う 1/3

最近はAndroidの開発はkotlinだ!という風潮が強いので、AIを勉強し始めたばかりの私が、TensorFlow Liteをkotlinで使ってみたよ。
Raspberry pi

Raspberry piのTensorFlowを使ってモデルをカスタマイズ

AIを勉強し始めたばかりの私が、Raspberry piにインストールしたTensorFlowを用いてモデルのカスタマイズに試みるよ。