昨日の日記でdibでマンガの顔器官検出を試したころ、全く検出できなかった。HOG特徴+SVMであらかじめ顔検出をして切り出した画像を対象とした場合どうなるか追加で検証を行った。画像の切り出しは、顔検出スクリプト(detect_object_detector.py)を修正して、…

前回の日記でサンプルで試した顔器官検出を、マンガの画像で試してみた。 学習データ準備 サンプルでは特徴点が68個あるが、入力するのが大変なので、顔の輪郭5点と左右の眼それぞれ4個ずつの13個とした。前回説明した通り、imglabツール(前の日記参照)の引…

前の日記で、dlibの顔検出を試したが、dlibには目、鼻、口、輪郭といった顔のパーツを検出する機能も実装されている。 英語では「Facial Landmark Detection」という用語が使われている。 日本語では「顔器官検出」と訳すようだ。ここでは、サンプルを試す手…

前々回の日記で、Bash on Windowsにdlibをインストールする方法を書いたが、Anaconda 4.1(64-bit)でインストールしたPython 3.5にもインストールできたので、その方法を示す。 ※2016/9/27追記：この方法でインストールしてもJPEGライブラリが有効にならない…

昨日の日記でBash on Windowsを使ってdlibで顔検出を行うことができたので、自分で用意した画像を使って、顔検出ができるか試してみた。↓この記事のようにアニメの画像での顔認識を試した例はいくつかありましたが、マンガでの例がなかったので試してみまし…

最近、物体検出に興味がありネットの記事を調べていたら、こちらの記事で使われていたdlibによるHOG特徴量+SVGが検出精度が高いらしい。bohemia.hatenablog.comdlibはC++の総合的な機械学習のライブラリで、Python用のインターフェースも用意されている。自…

前回の日記で、AlphaGoのSL policy networkをChainerで定義した際に、layer13の位置ごとに異なるバイアスを、(19*19)次元のベクトルとして、Convolution2Dを1次元にreshapeした後、足し合わせていたが、ミニバッチにした場合うまくいかないことが分かった。V…

前回の記事で、numpyを使って行列演算で3層パーセプトロンを実装しましたが、同じことをChainerを使って実装してみます。 import numpy as np import chainer from chainer import Function, Variable, optimizers from chainer import Link, Chain import c…

入力層、隠れ層、出力層で構成される単純なニューラルネットワークで、 誤差逆伝播を計算します。隠れ層の活性化関数はsigmoid、 出力層の活性化関数はsoftmaxとします。誤差関数(損失関数)は、交差エントロピーを使用します。それぞれの式は以下の通りです…

AlphaGoとイ・セドルとの対局を観てから、AlphaGoの仕組みについて調べています。Natureの論文を読んで少しずつ理解しているところですが、 そのうちまとめたいと思っています。AlphaGoは、ディープラーニングを使用しているといっても ベースになっているの…