前回 はランドマーク検出対象の画像サイズを固定（256x256）しましたが、今回は任意の画像サイズに対応できるように改造してみます。 Keras.js 1.0.3 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20190506/ 可変サイズ対応 ドラッグアン…

前回の 「CNN でランドマーク検出」 の学習済みモデルを Keras.js を使って Web ブラウザ上で実行できるようにしてみます。 Keras.js 1.0.3 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20190331/ 準備 npm で Keras.js をインストールし…

前回の「CNNで輪郭の検出」 で試した手法を工夫し、ランドマーク（特徴点）検出へ適用してみました。 Keras + Tensorflow Jupyter Notebook ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20190217/ 輪郭の検出では画像をピクセル単位で二…

画像内の物体の輪郭検出を CNN（畳み込みニューラルネット）で試してみました。 Keras + Tensorflow Jupyter Notebook ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20190114/ 概要 今回は、画像をピクセル単位で輪郭か否かに分類する事（…

前回 加工した IDWR データ を使って再帰型ニューラルネットワーク（RNN）を Keras + TensorFlow で試してみました。 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20180121/ はじめに インストール tensorflow と keras をインストールし…

「MXNet で iris を分類」 と同様の処理を R言語で実装してみました。 MXNet R パッケージ 0.10 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20171212/ 準備 今回は下記サイトの手順に従って MXNet R パッケージの CPU 版を Windows へイ…

MXNet を使って、階層型ニューラルネットによる iris の分類を試してみました。 MXNet ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20170821/ 準備 MXNet は様々なプログラミング言語用の Docker イメージを提供しているので、今回は Pyt…

「Deeplearning4J で iris を分類」 に続いて、畳み込みニューラルネットを使った MNIST の分類を試します。 Deeplearning4J 0.6.0 Deeplearning4J のバージョンが上がって、@Grab を使った Groovy 上での実行が上手くいかなかったので、今回は Kotlin で実…

「Keras で iris を分類」 に続き、今回は Keras で畳み込みニューラルネットを使った MNIST の分類を試してみました。 Keras 1.0.8 Python 3.5.2 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20160920/ 準備 Docker で実行するための Do…

Theano・TensorFlow 用のディープラーニングライブラリ Keras を使って、階層型ニューラルネットによる iris の分類を試してみました。 Keras 1.0.3 Python 3.5.1 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20160531/ 準備 今回は Dock…

Deeplearning4J （DL4J） を使って 「ConvNetJS で iris を分類」 と同様に iris を分類してみました。 Deeplearning4J 0.4-rc3.8 今回は Groovy を使って実行します。 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20160412/ 準備 iris …

前回 の続きです。 今回は畳み込みニューラルネットを使って MNIST の手書き数字を分類してみます。 Node.js 5.8.0 ConvNetJS 0.3.0 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20160328/ 準備 誤差・正解率のグラフ化と畳み込みフィル…

Node.js で ConvNetJS を使って MNIST の手書き数字を分類してみます。 今回は階層型ニューラルネット、次回は畳み込みニューラルネットを試す予定です。 Node.js 5.8.0 ConvNetJS 0.3.0 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/2016…

ニューラルネット用の JavaScript ライブラリ ConvNetJS を使って iris の分類を行ってみました。 ConvNetJS 0.3.0 ConvNetJS は Web ブラウザ上でも実行できますが、今回は Node.js で実行します。 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/maste…