memo.sugyan.com の続き。 StyleGAN2 は "mapping network" と "synthesis network" の2つのネットワークで構築されていて、画像の生成を行う synthesis network への入力 dlatents_in を変化させていくことで様々な変化を出せる、というものだった。 前回は…
学習データはまだまだ収集途中だし 学習もまだ完了とは言えない状態なのだけど、なんとなくそれっぽい顔画像は生成できるくらいまでは出来てきているので、それを使った実験をしてみている。 学習した生成モデルを使って morphingを試してみてる #StyleGAN2 …
memo.sugyan.com の続き。 ようやくTensorFlow.jsを使ってブラウザ上で動かせるようになったので、そのためにやったことメモ。 うぉぉついにようやく、 #StyleGAN2 のpretrained-modelを #TensorFlowJS で動かすことが出来たぞ！！！！！！！！！ pic.twitte…
memo.sugyan.com ということで 多少集めることができた画像データを使って、StyleGAN2を使って生成を試してみた。 github.com StyleGAN2 がゼロから学習してアイドルの顔画像っぽいものを習得していく過程、こんな感じ pic.twitter.com/jTofmFBlxF— すぎゃー…
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなく…
Advent of Code というのがある。 https://adventofcode.com/ 日本ではまだあまり 知っている人/やっている人 は多くないかもしれない。検索してみても、日本語の紹介記事はこれくらいしか見つからなかった。 Advent of Code の紹介 - Qiita 僕も、去年 元同…
ISUCON9 予選敗退した って書いたんだけど、アレがアレして色々あって、やっぱり本選に出場できることになったので参加してきた。 「失敗から学ぶISUCONの正しい歩き方」チーム、最終結果は12位でした。 12位でした pic.twitter.com/HZZU6GbJgW— すぎゃーん …
TensorFlowを初期の頃から触っていて define-and-run の流儀にはそれなりに慣れてしまっていたけど、そろそろTensorFlowも2.0がreleaseされそうだし(2019.09時点で 2.0rc1) 新しいinterfaceも触っておかないと、と思って勉強してみた。 Effective TensorFlow…
ISUCON9。今年は縁あって声かけていただき id:Soudai さんと id:kamipo さんと、「失敗から学ぶISUCONの正しい歩き方」というチームで出場した。 練習会 インターネット上でよく知っている人たちとはいえ 実際に一緒に仕事をしたことも無ければチームを組ん…
HelixPico、Mint60、ErgoDash、Corne Cherry に続いて、自作キーボード 5作目。 はじめての電子工作: HelixPico - すぎゃーんメモ 電子工作 2作目・Mint60 - すぎゃーんメモ 電子工作 3作目・ErgoDash - すぎゃーんメモ 電子工作 4作目・Corne Cherry - すぎ…
tensorflow.js は処理の重さ的に worker で動かしたいのだがまだ WebWorker で動かすと cpu backend に fallback してしまうので、この issue ずっとみてる https://t.co/KYGEQSFwq5— 無糖派層 (@mizchi) July 30, 2019 僕も以前にWebWorker上でTensorFlow.j…
来月開催のTOKYO IDOL FESTIVAL (#TIF2019)、自分の行きたいところだけ選んで組んだタイムテーブルをこんな感じに1枚絵の画像で生成できるWebアプリを今年も作りました。ご自由にお使いください https://t.co/OvzLbmHXGS #TIF2019_MyTT pic.twitter.com/gxO8…
今年の2月くらいから始めたAtCoderで、ようやく水色ランクに到達できた。 苦節4ヶ月半、ようやくAtCoder水色になれた…！ pic.twitter.com/pzVb1kZP3L— すぎゃーん (@sugyan) June 22, 2019 水色 (Bランク R1200~1599 上位15%) 水色はかなり優秀です。 AtCode…
Google Code Jamに今年もチャレンジ。 (昨年の: Google Code Jam 2018: Qualification Round - すぎゃーんメモ) 最近少しずつ AtCoder や LeetCode をC++で解く練習をしているので今回のQualification RoundもC++でチャレンジ Foregone Solution 4 を無くせ…
奈良で開催された「GCPUG in Nara #3 ～ GCPではじめる機械学習 ～」に、縁あってお声がけいただき 30分ほどお話をさせていただきました。 【奈良】GCPUG in Nara #3 ～ GCPではじめる機械学習 ～ - connpass 以前 Mix Leap Study #29 で話したときからあま…
以前から少しずつ、将棋の駒を画像分類するためのデータセット作りをしていて 将棋駒画像の分類器をラクして作る - すぎゃーんメモ 斜めに写った画像をCanvasで矩形に補正する - すぎゃーんメモ 最初は自分のローカル環境でやっていたりしたけど やっぱりWeb…
yapcjapan.org YAPC::Okinawaへの参加に続いて、今回も参加。 京都からの移動になんとなく夜行バスを使ってみたけど まぁまぁキツかった… #yapcjapan (@ Hulic Hall in 台東区, 東京都) https://t.co/UyYklpQ01h— すぎゃーん (@sugyan) January 26, 2019 ノ…
HelixPico、Mint60、ErgoDash に続いて、自作キーボード 4作目。 はじめての電子工作: HelixPico - すぎゃーんメモ 電子工作 2作目・Mint60 - すぎゃーんメモ 電子工作 3作目・ErgoDash - すぎゃーんメモ 今回作ったのは Corne Cherry。 この記事はCorne Che…
大阪で開催された「Mix Leap Study #29 - Step up for TensorFlow」に、縁あってお声がけいただき 20分ほどお話をさせていただきました。 yahoo-osaka.connpass.com TensorFlow関連で、ってことで ここ数年〜最近で取り組んでいる趣味の画像認識について、デ…
せっかく自作キーボードを使い始めてキーレイアウトが今までと変わったんだし、キーマップも変えて色々試してみよう、と思い 挑戦中。 以前までの使い方 今までの自分はMBP持ち歩いているとき以外はキーボードはHHKB(Professional? 英語配列のもの)を外付け…
HelixPico、Mint60 に続いて、自作キーボード 3作目。 はじめての電子工作: HelixPico - すぎゃーんメモ 電子工作 2作目・Mint60 - すぎゃーんメモ 今回作ったのは ErgoDash。 この記事はErgoDashを使って書いています。 booth.pm 本当はMint60より先に購入…
HelixPicoに続いて、自作キーボード 2作目。 memo.sugyan.com 今回作ったのは、ゆかり(id:eucalyn)さんの「Mint60」。 この記事はMint60を使って書いています。 eucalyn.hatenadiary.jp 少しお値段はするけど、必要なものが全部揃ってるスターターキットを購…
HelixPico キーボードキット | 遊舎工房 なんとなく興味は持っていたものの第一歩を踏み込めずにいたのだけど、Twitterに書いたら一気に物事が進んだ。 最近すこしずつ自作キーボード挑戦してみたい気持ちが高まっている…— すぎゃーん (@sugyan) October 11,…
将棋駒画像分類の話の続き。 memo.sugyan.com 学習させたモデルでの分類結果を実際に試すときに Web上でもインタラクティブに出来ると便利そう、と思ってやってみた。 学習させたMobileNetV2のモデルを使ってTensorFlow.jsでの推論をWebWorker経由で行わせて…
ISUCON8。 今年は予選日程の両日に奈良で開催のHackathonイベントのお手伝いをする用事が入ってしまい、参加不可能だな〜という雰囲気だったのだけど、 イベントの初日は午後からで最初はチームビルディングとかの時間で出番無いはずだし多少は動けるかも…？…
Sierra以降、KeyRemapとLauncherを兼ねて Hammerspoon を使っている。 memo.sugyan.com local function launcher(mods, key, appname) hs.hotkey.bind(mods, key, function() hs.application.launchOrFocus('/Applications/' .. appname .. '.app') end) end…
将棋駒画像分類の話の続きのような、あんまり関係もないような。 memo.sugyan.com memo.sugyan.com 結局、素材を組み合わせて自動で生成しただけの駒画像ではやはりデータが足りていないようで、「やはりもっと様々な画像から人力でラベル付けしてデータセッ…
TOKYO IDOL FESTIVAL (#TIF2018)、自分の行きたいところだけ選んで組んだタイムテーブルをこんな感じに1枚絵の画像で生成できるWebアプリを今年も作りました。ご自由にお使いくださいhttps://t.co/YKIw7BRq5P pic.twitter.com/onxE9CIm2B— すぎゃーん (@sugy…
前回の将棋駒画像分類の話の続き。 memo.sugyan.com TensorFlow Hubの学習済みモデルを利用して 最終層にあたる部分だけ(？)を再学習させることで簡単に特定ドメインの画像分類のモデルを作成した。 …が、結果としてあまり精度が良くなくて、特に未学習の画…
ちょっとやり方が分からなくて調べたのでメモ。 例題 type hoge struct { Foo int `json:"foo"` Bar baz `json:"bar"` } type baz interface { hoge() } type fuga struct { Fuga string `json:"fuga"` } func (*fuga) hoge() {} という感じで "foo" は int …
