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画像認識技術の基礎から見るビジネスの可能性
- 3. 機械学習のフロー Input X
Layer
(data transformation)
Layer
(data transformation)
Predictions
Y’
True targets
Y
Loss
function
Loss score
Optimizer
Weights
Weights
“4”を表す28*28(=784)のピクセルデータ
Input:784→relu関数→output:512
Input:512→ softmax関数→ output:10
categorical_crossentoropy
を用いると、YとY‘の差を求
め、ロス値として出力
Weightを
アップデート
Rmsprop optimizerを用いてロス値
を最も小さくするweightを算出
- 6. TensorFlow Object Detection API
1つの画像内で複数のオブジェクトの位置を特定し、識別することができるオープンソースの機械学習モデル
“Humber Hawk”
という名前の
マスコットです!
学習をさせたことのないモデルに彼の画像を通すと…
- 21. Apply to object detection
Inference_graphを
ダウンロード
object detection API
をセットアップ
マスコット認識!
大学のマスコットを認識させてみる
学習前“teddy bear”
として認識
学習後
“Humber_Hawk”
として認識!!