ディープラーニング– category –
-
2020年版 Deep Learning ライブラリの選び方
ディープラーニングは今日、最も発展が著しい技術の1つであり、画像認識、音声認識、言語処理など幅広い分野で利用されています。 この数年で著しく発展した理由の1つとして、プログラミングに詳しくない人でも簡単にディープラーニングを利用できるライブラリが開発されたことがあります。 この記事では、2020年1月現在、おすすめできるディープラーニングライブラリを紹介します。 -
Pytorch – Fashion-MNIST で CNN モデルによる画像分類を行う
衣類の画像データセット Fashion-MNIST を題材に、Pytorch で CNN モデルの構築、学習、及び推論を行う方法を学ぶチュートリアルです。 -
物体検出で使われる評価指標 mAP について解説
物体検出モデルの精度評価には、mean Average Precision (mAP) が使われます。 今回はこの mAP について、実装例を示しながら、解説します。 -
Pytorch – Vanilla Backpropagation で顕著正マップを作成する方法について
CNN の推論結果を解釈するには、入力画像に対する CNN の反応を可視化した顕著性マップ (saliency map) を見ることが有用です。 本記事では、Pytorch を使用して顕著性マップを作成する方法について解説します。 -
Pytorch – 学習済みモデルで画像分類を行う方法
torchvision で提供されている学習済みのモデルを紹介し、推論を行う方法について解説します。 -
Pytorch – DataLoader の使い方について解説
概要 torch.utils.data,DataLoader DataLoader は、Dataset からサンプルを取得して、ミニバッチを作成するクラスです。基本的には、サンプルを取得する Dataset とバッチサイズを指定して作成します。DataLoader は、iterate するとミニバッチを返すよう... -
Pytorch – torchvision で使える Transform まとめ
torchvision で提供されている Transform について紹介します。 Transform についてはまず以下の記事を参照してください。{url=pytorch-dataloader} -
Pytorch – モデルをファイルに保存する方法
Pytorch でモデルをファイルに保存する方法について紹介します。 -
Pytorch – GAN の仕組みと Pytorch による実装例
ニューラルネットワークによる生成モデル GAN (Generative Adversarial Nets) の理論的背景について解説します。 -
Pytorch – DCGAN を Pytorch で実装して、有名人の顔画像を生成する
CNN を使用した GAN の一種である DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) について解説します。 -
Pytorch – 中間層の出力を取得する方法
Pytorch で中間層の出力を取得する方法について解説します。 -
Pytorch – 自作のデータセットを扱う Dataset クラスを作る方法
Pytorch で自作のデータセットを扱うには、Dataset クラスを継承したクラスを作成する必要があります。本記事では、そのやり方について説明します。
