堀田さんのページ

前回水増しした画像を学習用データとして、VGG16というモデルを使用し，ファインチューニングを行いました。下のグラフは学習結果を可視化したもので、左のグラフは1.0に近ければ近いほど良く、右のグラフは小さければ小さいほど […]

画像を判別するプログラムを作るため、判別したい画像を3〜5種類、それぞれ2枚ずつ用意して、水増しを行いました。具体的には、リサイズ、移動、回転を行い、その後に、彩度、ノイズ、ぼかしの処理を加え、1枚の画像を35枚に増やし […]

7/6のセミナーで、５章のニューラルネットワークについての歴史や具体例をまとめて説明しました。資料を作るのに時間がかかって大変でした。また、わかりやすい説明を考えるのが難しかったです。

夏休み前の発表でファインチューニングを利用するため、下に貼ってあるサイトで、ファインチューニングと転移学習について学びました。 機械学習における転移学習とファインチューニング 次回の勉強会では水増しをする予定です。

OpenCVについて OpenCVを用いた画像処理の基礎的な部分を学びました。実際に、画像の表示、リサイズ、反転、グレースケールをコードを書いて実行しました。特に難しいことはなかったので、理解することができました。

Colaboratoryの使い方 Google Colaboratoryとは、Google社が無料で提供している機械学習の教育や研究用の開発環境である。pythonの主要ライブラリがインストールされているため、環境構築の […]

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