Grad-CAM、Grad-CAM++、Score-CAMを実装・比較してみた

あけましておめでとうございます。← 2020も頑張りましょう。 今回は表題の通り、画像系深層学習の判断根拠手法について、 近年人気のある手法「Grad-CAM」と、 その改良版「Grad-CAM++」、さらに去年論文発表…続きを読む続きを読む

Chainerによる転移学習とファインチューニングについて(VGG16、ResNet、GoogLeNet)

画像系の深層学習では、学習済みモデルの重みを利用する「転移学習」や「ファインチューニング」と呼ばれる手法がよく利用されます。 転移学習: 学習済みのモデルから特徴量を抽出すること ファインチューニング: 学習済みモデルの…続きを読む続きを読む

白線の教師なしセマンティックセグメンテーションを頑張ってみた

セマンティックセグメンテーションは、画像系ディープラーニングの一種で、画素レベルでそれが何かを認識するタスクを行う手法です。 やっていることは割りと簡単で、画像分類のタスクでは、画素情報をクラスの次元に落とし込んでいまし…続きを読む続きを読む

Kaggleの氷山コンペに参加してみた

今更ですが、明けましておめでとうございます。 表題の通り、Kaggleの氷山コンペにソロで参加していましたので、簡単にですが、その時の手法とか結果とか書いてみます。 コンペ自体は、1月末の時点で終了しています。 http…続きを読む続きを読む

Chainerでファインチューニングして特徴量抽出してみた

さらに続きとしてやってみました。 前回は、花の画像データセットで、VGG16の学習済みモデルを使って特徴量を抽出してみました。 今回は表題の通り、タグ付け情報を用いてファインチューニングを行った後に、特徴量を抽出して様子…続きを読む続きを読む

Chainerで転移学習・特徴量抽出して類似度を測ってみた

一応、前回の続編的な感じになります。 前回は自己符号化器で画像の画素値を次元圧縮し、得られた特徴量を使って類似度計算を行ってみました。 今回は、モデルを一から学習するのではなく、転移学習で得られた特徴量を使って類似度計算…続きを読む続きを読む

TensorFlowで自己符号化器で特徴量抽出して類似度を測ってみた

表題の通り、画像データセットから自己符号化器で特徴を学習し、類似度を測ってみました。 データセットはKaggleからお借りし、ライブラリはTensorFlowを使いました。 画像処理と自己符号化器、そしてTensorFl…続きを読む続きを読む

Chainerでニューラルネットワーク及び畳み込みニューラルネットワークを実装してみた

追記(2017-06-20) 再帰的ニューラルネットワークも実装してみて、再度まとめました。 明けました。 本年もどうぞ、よろしくお願いいたします。 機械学習系のライブラリは去年から何かしら使ってみたいなーと思っていまし…続きを読む続きを読む