AI_ML_DL’s diary

人工知能、機械学習、ディープラーニングの日記

2019-08-01から1ヶ月間の記事一覧

optimizer

Kerasのマニュアルに、次のような記述例がある。 keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999,・・・ こいうのがあると、Adam()もしくは、Adam(lr=1e-3)とするのが普通だと思うが、これは、使っているネットワークによって違ってくるというこ…

Neural Style Transfer モノクロ画像

モノクロ画像を使えば花の色を変えやすいかなと試してみました。 スタイル画像は、GIMPを使って自分で作った単純なパターンである。 思うような結果が得られず、ファイルを消去してしまったので、スタイル画との対応がわからず参考にならないかもしれないが…

Neural Style Transfer バラの色を変えてみたい

バラの色を自由に変えてみたいと思い、簡単な図形を作成して、効果を調べた。 思うようにはいかなかった。 今日の成果は、GIMPを使って単純なスタイル画を作れるようになったことかな。 元画像 0011 0011 0012 0012 0013 0013 0014 0014 0015 0015 0016 0016…

Neural Style Transfer バラ

バラの花に適用してみよう! 015-2と112-2は、スタイル画像を、GIMPを用いて水彩画風に変換してから適用した。 元画像 015 015-2 112 112-2 122 122-2

Neural Style Transfer のスタイル画像の加工

スタイル画像の効果がある程度わかってくると、スタイル画像自体を加工してみたくなる。スタイル画像のうち、幾何学模様が多い画像については、模様の大きさや形、色合いなどを変えてみたくなる。 スタイル画像の加工には、GIMPというソフトを入手して使って…

Neural Style Transfer 夕焼け

お気に入りの1枚なので、デフォルメしたくなかったのですが・・・。 (DeepDreamで1回使ったけどね) 元画像 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 103

Neural Style Transfer 夕方のベルリンの風景

懲りずにやってます。 前景が暗くてどうにもならないかなと思ったけど・・・。 元画像 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010

畳み込みニューラルネットワーク層(CNN)の可視化-2

CNNの可視化について学習するぞ!と宣言してから、1週間くらい、DeepDreamとNeurel Style Transferで遊んでいた。 いずれも、CNNの内部で生じていることを利用していて、この遊びで、CNNの理解が少し進んだといえるかもしれない。 ということで、1週間ぶりに…

Neural Style Transfer ベルリンの歩道の銅像

さて、これはどうでしょうか。 元画像 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 053 103

Neural Style Transfer 庭園

part 5は、庭園で、建物はありません。 さて、どんな画像ができるでしょうか。 なお、画像の番号は、スタイル画像の番号ですので、同じ番号の画像は、同じスタイル画像を使っていることになります。 元画像 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 103

Neural Style Transfer 姫路城

もうやめようと思ったのですが、まだ入り口にいるだけなのに、やめてしまっては先がないと思いなおし、続けることにしました。 part 2と3では、同じターゲットに対して、スタイル画像を集めていましたが、ターゲットが変われば、合わないスタイル画像が出て…

Neural Style Transfer ベルリン大聖堂

Neural Style Transferの続きです。 part 2では、どんなスタイル画像が、どんな画像を生成するのか、よくわからなかったので、手当たり次第にスタイル画像を入力して、効果のほどを調べました。 part 3では、明るくてしっかりとした画像が得られそうな素材を…

Neural Style Transfer ベルリン大聖堂

ネットから集めた約50枚の画像を試してみました。 私のお気に入りは数枚程度しかありませんが、記録として残しています。 できれば、何回か、続けてみたいと思っています。 これが元画像でドイツに行ったときに撮影したもの。 001 002 003 004 005 006 007 0…

DeepDreamとNeural style transfer

DeepDreamとNeural style transferで遊んでみたが、このブログを見に来られた方は、今頃何してるの、と思われたでしょうね。スマホのアプリでできるしね。 この2つのソフトで遊び始めると、DeepDreamでつくった画像をスタイルにしてNeural style transferで…

Neural style transfer

今日も遊びのつもりで、Neural style transferを学ぶ。 ゴッホの筆づかいと配色の特徴が良く表れているStarry Nightを使ったstyle transferがわかりやすい例である。 昔のPhotoshopにも似たような機能があって、遊びで使っていたことがある。非常に良くでき…

DeepDream

今日は、ちょっと遊んでみようと思う。 DeepDreamを勉強して、これまでにアップしてきた画像を面白くしてみたい。 間に合えば、今日中にでも、第一号を披露したい。 題材は、とりあえず、チューリップとサイにしてみます! できたけど、チューリップもサイも…

畳み込みニューラルネットワーク層(CNN)の可視化

明日から、5.4 Visualizing what convnets learnを学習する。 目的は、眼底写真がどのように学習されているかを知ることである。 血管を認識しているのかどうか、病状に関係のある部分を認識しているかどうかを知りたいと思う。 自作の小さなネットワークで…

ファインチューニング

KaggleのAPTOS2019 Blindness Detection、締め切りまであと1か月となった。 学習済みのCNNを使って特徴量抽出やファインチューニングを行うことを検討してきたが、犬と猫の分類のようにはいかなかった。 まだまだ修行が足りなくて、大きな間違いをしでかして…

%%timeについて

突然、エラーが発生した。 Jupyter norebookを使っているときに、最初のファイルの読み込みに数分程度かかるので、時間表示をしようと思い、ネットで調べたら、セルの最初に 「%%time」と記述すればよい、というのがあったのでやってみた。ファイルの読み込…

学習済みCNNの利用

学習済みのconvnet、VGG16を使って、犬と猫の小さなデータベースの分類を行った。 テキスト(Deep Learning with Python by Franҫois Chollet)の143ページから156ページくらいまでの内容である。 特徴量抽出では0.96くらいのval_accになったが、ファインチ…