GitHub版DIGITSでセグメンテーションモデルを作成してみた
GitHubからクローンした最新のNVIDIA DIGITS（v5.1-dev）でセグメンテーション（segmentation）モデルを作成してみました。
Faster R-CNNのChainer実装を改造してCOCOモデルに対応させてみた
Faster R-CNNのChainer実装「chainer-faster-rcnn」を改造して、80種類のカテゴリーを検出できるCOCOモデルに対応させてみました。
COCOデータセットで学習したcaffe-ssdモデルで物体検出を試してみた
COCOデータセットで学習したSingle Shot MultiBox Detector（SSD）のCaffe実装「caffe-ssd」モデルで物体検出を試してみました。COCOモデルは、80種類のカテゴリーに対応していることが特徴です。
Single Shot MultiBox DetectorのCaffe実装で物体検出デモを試してみた(2)
Single Shot MultiBox Detector（SSD）のCaffe実装「caffe-ssd」で物体検出デモを試してみました。この記事では、前回の記事で紹介できなかった2つの物体検出デモを紹介します。
Single Shot MultiBox DetectorのCaffe実装で物体検出デモを試してみた
Single Shot MultiBox Detector（SSD）のCaffe実装「caffe-ssd」で物体検出デモを試してみました。やはりCaffeなので、環境構築に苦労しましたが、その高速性は確認できました。
TensorFlowのMagentaで高速に画風変換してみた
Magentaで画像の高速スタイル変換ができるようになったというニュースがあったので、Magentaの公式Dockerイメージをダウンロードして試してみました。
COCOデータセットで学習したpy-faster-rcnnモデルで物体検出を試してみた
Faster R-CNNのCaffe・Python実装「py-faster-rcnn」において、COCOデータセットを用いてトレーニングしたモデルで物体検出を試してみました。COCOモデルは、80種類のカテゴリーに対応していることが特徴です。
Pythonの特異値分解SVDの速度を比較してみた
Pythonの特異値分解SVD (singular value decomposition)の速度を比較してみました。
画像にキャプションを付ける「Show and Tell」のTensorFlow実装を試してみた⇒成功
画像にキャプションを付ける「Show and Tell」のTensorFlow実装であるim2txt。以前の記事では玉砕しましたが、今回の再チャレンジでは、画像のキャプション生成に成功しました。
Torchのfast-neural-styleで高速に画風変換してみた
Real-Time Style TransferのTorchによる実装「fast-neural-style」で、画像の高速スタイル変換を試してみました。