Python
毎年12月に開催されている Advent of Code に、2019年から参加している。 過去記事: Advent of Code 2019 に挑戦している - すぎゃーんメモ Advent of Code 2020 完答した - すぎゃーんメモ 2022年のAdvent of Codeにも挑戦していて、年が明けてしまったが先…
memo.sugyan.com の記事を書いてから、先行事例の調査が足りていなかったなと反省。 Latent Seed の Gaussian noise 間での morphing はあんまりやっている人いないんじゃないかな、と書いたけど、検索してみると普通に居た。 why settle for a few images f…
#stablediffusion 完全に理解した pic.twitter.com/IR5yjnL07Y— すぎゃーん (@sugyan) August 31, 2022 ということで少し触って遊んでみたのでメモ。 Stable Diffusion をザックリ理解 先月公開された Stable Diffusion。 stability.ai 高精度で美しい画像を…
弊家庭ではSlackを日記ツールとして使っていて、 #diary channelに夫婦1日1投稿ずつ3～4行程度で今日あったこと・子の成長記録・感想などを書く、というのを続けてるんすよね。SNS感覚で気楽に書けて編集も出来るし遡ったり検索したりしやすくて何気に便利だ…
memo.sugyan.com の記事の続き(？)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 …
SNSなどで話題になっていたので調べてみたら勉強になったのでメモ。 環境 Pythonでの実装例 例1 例2 例3 エラトステネスの篩 Rustでの実装例 試し割り法 エラトステネスの篩 アトキンの篩 おまけ: GMP Benchmark 高速化のテクニック 上限個数を見積もる Whee…
memo.sugyan.com の記事を書いてから10ヶ月も経っていた…。 Twitterからアイドルの自撮り画像をひたすら収集 dlib で顔検出し、各部位座標を利用して正規化し切り抜き Webアプリで管理、選別作業 選別作業自体を分類モデルに学習させて半自動化 というところ…
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…
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…
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…
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…
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…
Google Code Jam の第1ラウンド。 ・予選のときの記事はこちら memo.sugyan.com Round 1は時間制限が2時間半、3回行われてどこか1つで上位1,500人に入れば次に進める、というもの。 多分毎回ここで脱落していた 1Aは土曜日の早朝で起きられなくて断念、1Bは…
ちょっと将棋関連の画像認識をやってみたいな、と思って。 理想的には、将棋の盤面の写真や盤面図の画像から認識を行い 盤面の状態をデータとして取得できるようにしたい。 となると、 入力画像から盤面の部分を検出し、切り出す 切り出した盤面をさらに、9x…
Google Code Jamに今年もチャレンジ。 (昨年の: Google Code Jam 2017: Qualification Round - すぎゃーんメモ) 今年もRubyで、と思って最初の問題を解いてコード提出してみたのだけど、Runtime Errorになって上手くいかなくて、なんで？？と思ってPython3に…
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあ…
以前に試した、アイドル顔識別の性能評価。 memo.sugyan.com それから半年以上も経ってデータ数も増えたし ちょっと確かめたいこともあったので、再び試してみた。 新データセット 前回は 40人×180件 で 計7,200件 を用意したけど、今回はもう少し多めにデー…
=== 追記 2017.06 === 書いてから時間が経ち 情報が古くなってしまっていましたが、最近の変更に合わせた補足を含む記事を書いていただきました。ありがとうございます！ fuchami.hatenadiary.jp === 追記ここまで === おぉぉ、TensorFlow 0.12のEmbedding V…
memo.sugyan.com の続編。 あれから色々な変更しつつ実験してみたりしたのでその記録。 結論を先に書くと、これくらい改善した。 DCGAN ざっくりおさらい Generator: 乱数の入力から画像を生成する Discriminator: 入力した画像がGeneratorが生成したものか…
動機 elix-tech.github.io の記事を読んで、「可視化」の項が面白いなーと思って。 引用されている図によると、人間の目にはまったく出力クラスとは関係なさそうに見える画像でもCNNによる分類器は騙されてしまう、ということのようだ。 なるほど分類モデル…
以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の…
アイドル顔識別のためのデータ収集 をコツコツ続けて それなりに集まってきたし、これを使って別のことも…ということでDCGANを使ったDeep Learningによるアイドルの顔画像の「生成」をやってみた。 まだだいぶ歪んでいたりで あまりキレイじゃないけど…。顔…
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、…
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ の続き。前回は最も簡単に画像分類を試すために TensorFlow に同梱されているtensorflow.models.image.cifar10パッケージのモデルや学習機構を利用して約75%の識別正答率の…
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械…
全自動水玉コラ生成マシーン - onk.ninja が面白いなーと思って、 processingよく分からんけど、OpenCV使えればWebアプリに移植できる？2015-12-25 13:54:59 via Twitter for Mac @sugyan できるできる。たぶん簡単。2015-12-25 14:03:49 via Twitter Web Cl…
