EnsekiTT Blog

EnsekiTTが書くブログです。

Chainer

OpenCVとWebカメラで撮った画像をリアルタイムでChainerのDNNに突っ込んだ話

つまりなにしたの? 目線検出のために、OpenCVとWebカメラで撮った画像をChainerのDNN(GoogLeNet for 目線検出)に突っ込んでリアルタイムにネットワークを通してみた。

転ばぬ先のChainerでモデルを保存する話

今まではExtensionsで自動的に保存されるやつを使っていたけど、他のタイミングでも保存するのでモデルの保存の仕方をまとめておく。つまりなにしたの? Chainer(3.2.0時点)で学習済のモデルを保存して、保存したモデルを読み込む。

とりあえず取得したオタクの顔700枚で転移学習せずにGoogLeNetを目線検出に使ってみた話

つまりなにしたの? 前回画面上に5*7点の注視点を用意してそれぞれをガン見しているオタクこと私のキャプチャをノートPC据え付けのWebカメラで撮影した。 今回はこれを使ってGoogLeNetにどこを見ている画像なのかを判別してもらおうと思う。 ただ、今回は動…

Chainerで転移学習するときに、新たなデータで既に学習済のところを変更されないように固定する話

つまりなにしたの? 転移学習をすすめるにあたって、最後の層だけ学習して、それ以外の層はそのままにしたい。 1つの手としては、 model(inputs={'data': X}, outputs=['loss3/classifier']) のoutputsを最終層の手前までにして事前にデータを変換してからそ…

Chainerで転移学習できるように重みやバイアスのコピーを1層ずつやってみた話

つまりなにしたの? Caffe model zooのモデルを読み込んで使えるようにはなった。 転移学習のようなことをしようと思ったけど、モデルを好き放題付け替えてみたいと思った時に 自動的にやるスクリプトはちょっと自動過ぎて楽しめないので丁寧に重みとバイア…

犬をモスクと間違えるのは無理があるのでは?と思い、画像の前処理を見直したら間違っていた話

つまりなにしたの? ensekitt.hatenablog.com いくらなんでも、この可愛いイッヌをみてモスクはないだろ?って思ってたんだけど、昨日まで出張で手が回らなかったので、 画像の前処理を今日確認したら、案の定間違っていた話。元記事にも訂正入れます。

Caffe Model ZooのモデルをChainerで読み込んで実行した話

つまりなにしたの? Caffe model zooのモデルを拾ってきてChainerで使ってみることにしたけど、 とりあえず読み込むところと使うところは出来たっぽいので一旦記事にした。 2017年11月23日追記: 画像の前処理を失敗していました。 ensekitt.hatenablog.com

ChainerのExtensionを作って途中経過をツイートするようにした話。

つまりなにしたの? 学習している間、自宅にいるとは限らないので途中経過を適宜ツイート(なんかしらのAPIたたいてレポート飛ばしたい)したいって 思ったのでExtensionを作ってみた。

CIFAR10を混ぜたままChainerのDCGANに突っ込んだら名状しがたい何かが生成された話

つまりなにしたの? 前回、モノクロ画像(MNIST)をDCGANで学習させたし、今度はカラー画像をやろうと思ってCIFAR10を学習させた。 ただ、飛行機と自動車と鳥と猫と鹿と犬とカエルと馬と船とトラックを混ぜたまま入れたせいか、生成されたものはクリーチャー…

DCGANをChainerのTrainerで学習して100連MNISTガチャを回した話

つまりなにしたの? 高解像度GANができるようになったという話をきいたけど基礎が抜けてるのでDCGANをChainerのTrainerを使って作ってみた。 作ってる途中で公式がDCGANのTrainer使った実装を公開していることを知るものの写経も辞さない構えで作った。

音声生成のHMMの代わりにDeepLearningを適用してみようとしてる話(計算中)

つまりなにしたの? 友人の会社の勉強会にお邪魔して音声生成するために必要なことを勉強しつつ、 DeepNeuralNetworkを無理やり適用する方法を提案してみた。 でも、まだ計算が終わっていないし、なんなら収束しなさそう()

ChainerのMNISTチュートリアルをdata.py使わずにやってみた。

いや、毎度思うのは。 アルゴリズム実現するところより、自分の扱いたいデータを適切にライブラリに合わせるところがめんどくさいと言うかなんというか… TensorFlowの時と同じモチベーション データセットも同じくhttp://deeplearning.net/tutorial/gettings…

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