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機械学習(特に、ディープラーニング(深層学習))、データサイエンスに関する情報を紹介

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TensorFlowのMagentaで高速に画風変換してみた

TensorFlowのMagentaで高速に画風変換してみた

2016/11/13 TensorFlow

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。

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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

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

2016/11/6 Caffe

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。

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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の速度を比較してみた

2016/11/6 その他

Pythonの特異値分解SVD (singular value decomposition)の速度を比較してみました。

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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実装を試してみた⇒成功

2016/10/23 TensorFlow

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。

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Torchのfast-neural-styleで高速に画風変換してみた

Torchのfast-neural-styleで高速に画風変換してみた

2016/10/16 Torch

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。

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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⇒玉砕

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⇒玉砕

2016/10/9 TensorFlow

画像にキャプションを付ける「Show and Tell」のTensorFlow実装がオープンソースになったということなので試してみましたが、見事に玉砕しました。

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NVIDIA DIGITS 4で2クラスの物体検出モデルを作成してみた

NVIDIA DIGITS 4で2クラスの物体検出モデルを作成してみた

2016/10/2 DIGITS

Ubuntu 14.04にインストールしたNVIDIA DIGITS 4で、2クラス(CarとPedestrian)の物体検出(object detection)モデルを作成してみました。

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Faster R-CNNのCaffe・Python実装で物体検出モデルを作成してみた

Faster R-CNNのCaffe・Python実装で物体検出モデルを作成してみた

2016/9/26 Caffe

Faster R-CNNのCaffeとPythonによる実装「py-faster-rcnn」で、物体検出モデルを作成してみました。

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chainer-fast-neuralstyleでビデオを名画風に変換してみた

chainer-fast-neuralstyleでビデオを名画風に変換してみた

2016/9/19 Chainer

ビデオを名画風に変換するといえばartistic-videosが有名ですが、やはり処理時間が気になります。この記事では、chainer-fast-neuralstyleでビデオの高速画風変換を行ってみました。

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Faster R-CNNのCaffe・Python実装で物体検出デモを試してみた

Faster R-CNNのCaffe・Python実装で物体検出デモを試してみた

2016/9/11 Caffe

Faster R-CNNのCaffeとPythonによる実装「py-faster-rcnn」で、物体検出デモを試してみました。

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