個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
Google、画像をピクセル単位で把握し各オブジェクトに割り当てるセマンティックセグメンテーションCNNモデル「DeepLab-v3」オープンソース発表 2018-03-13 Googleは、同社機械学習ライブラリTensorflow実装の画像セマンティックセグメンテーションdeep learningモデル「DeepLab-v3」をオープンソースにて発表しました。 GitHub:models/research/deeplab at master · tensorflow/models セマンティックセグメンテーションは、画像をピクセルレベルで把握し、各ピクセル１つひとつを画像内の各オブジェクト、例えば「道路」「空」「人」「犬」などのオブジェクトクラスに意味付けし割り当てることです。各オブジェクトの境界にあたる輪郭を正確に特定します。 今回発表されたDeepLab-v3は、前回のv2に比べ、
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
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