ごちうさで始める線画の自動着色(2)~TFRecordの作成~
15{icon} {views} KaggleにあったGochiUsa_Facesデータセットを使って、ごちうさキャラの線画の自動着色で遊んでみました。この投稿では訓練の前段階としてTFRecordを作成していきます。 […]...
ごちうさで始める線画の自動着色(1)~データセットのEDA~
104{icon} {views} KaggleにあったGochiUsa_Facesデータセットを使って、ごちうさキャラの線画の自動着色で遊んでみました。この投稿では下準備として、データセットのEDAをします。 Goch […]...
ImageNetの訓練時の前処理についてまとめた
2.2k{icon} {views} ImageNetで訓練済みのモデルを使う際の前処理は出てきても、モデルを訓練するときの前処理、特に訓練画像のアスペクト比がまばらなケースでどう前処理するのかがほとんど出てきませんでし […]...
RCNNで使われるSelective Searchについてまとめてみる
2.2k{icon} {views} RCNNで用いられる「Selective Search」について中で何をやっているのかまとめてみました。RCNNの論文を読んでいるときによく出てくる「Selective Search […]...
物体検出で使うMean Average PrecisionをNumpyで実装する
1.7k{icon} {views} 物体検出でよく使われる評価指標・Mean Average Precision(mAP)をNumpyで実装しました。計算に癖があるので注意が必要です。 参考記事 こちらの記事がとてもわ […]...
ImageNetのVal精度を再現するための前処理を考える
1.2k{icon} {views} ImageNetのValidation精度は論文でよく見ますが、その精度をどのようにして再現するのかがよくわからなかったので書きました。10-Cropをするのが最も簡単な方法です。 […]...
スタイル変換のStyle Lossとは何をやっているか
1.1k{icon} {views} スタイル変換やImage to Imageの損失関数で使われる・Style Lossの実装を詳しく見ていきます。Style Lossの計算で用いているグラム行列の計算方法をTenso […]...
論文メモ:Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’ in Fully Convolutional Networks
2.3k{icon} {views} Squeeze and Excitationの派生形であるsc-SEを提唱している論文。Squeeze & Excitationの派生形と構成がわかりやすくまとまっており、効 […]...
Numpyでインデックスカラー画像(VOC2012のマスク)→RGB画像への変換をする方法
3.1k{icon} {views} Semantic Segmentationのマスク画像には「インデックスカラー」というRGBとは異なったフォーマットを使っていることが多いです。この形式はPILで扱うことができ、RG […]...
[論文メモ]Self-Attention Generative Adversarial Networks(SA-GAN)
3.1k{icon} {views} SA-GAN(Self attention GAN)の論文を読んで実装したので、自分用メモとして書いておきます。 自分がやった実装の記事はこちら Self-attention GAN […]...