プログラミングの芽

面白そうな技術を使って、楽しいことやりたい

機械学習

GoogleColabでAutoGluonを使ったGPUによる訓練、推論までの手順メモ【二値分類】

こんにちは GoogleColab上でAutoGluonを使うための備忘録です。 今回はTabularPredictorによる二値分類を行いますが、Taskを変えてあげれば画像分類なども可能です。 詳しくは以下ドキュメント AutoGluon ドキュメント AutoGluon Tasks — AutoGluon Document…

Azure Machine Learningでタイタニック生存予測

またタイタニックです。とりあえずの勉強にはすごく使いやすいです。 MicrosoftのAzure Machine Learning(以下AzureML)はずっと触りたいと思っていたのですが、今日時間が取れてやっと触れました。 軽くチュートリアル的なのをやった感じ、かなり直観的に機…

k最近傍法でTitanic生存者予測

機械学習の勉強ちゃんとしなきゃなって想いでやりました。 タイトル通り、k最近傍法でTitanic生存者予測コンペをやります。普通だと決定木とか使うみたいですね。 参考 順順にやっていきます。 とりあえずtrain.csvとtest.csvを読み込む import pandas as pd…

物体検出を学習させる際の画像水増し手順まとめ

今まで書いた記事のまとめです。 一連の流れで水増しできます。 1.画像をいっぱいあつめる 2.LabelImageでラベリングする 3. atarms.hatenablog.com 4. atarms.hatenablog.com 5. atarms.hatenablog.com 6. atarms.hatenablog.com

機械学習に使う画像とアノテーションファイルをtestとtrainフォルダに振り分ける

2500枚とそれに付随するアノテーションファイルを良い感じに振り分けることを目的とします。 必要なもの import pandas as pd import numpy as np import cv2 from sklearn.model_selection import train_test_split アノテーションファイルをtrain、test用…

機械学習に使う画像を水増しした分のアノテーションファイルを作成する。

以下の記事の作業を行ったという想定の元進めていきます。 atarms.hatenablog.com atarms.hatenablog.com 正解ラベルの部分をトリミングしているため、画像全体が正解という事になります。 それを90度、180度、270度と回転させただけなので、画像全体が正解…

【Python】画像を90度ずつ回転させて学習データの水増しをする

画像を機械学習にかける際、学習対象物をさまざまな方向、角度から撮影されたものを使うことで汎用性の高いモデルが期待できます。 極論いえば、自分でカメラを使って撮影しまくるのが良いのですが、そんなことはしてられないです。 そのため、学習に使う画…

アノテーション情報(座標)から画像をトリミングして保存する

今回は大量の画像を一括で処理することを目的とします。 数枚であればプログラム数行でできます。 前提として以下のようなlabels.csvファイルとそれに対応した画像があるとします。 filename: ファイル名 width height: 画像ファイルのサイズ class: 分類ラ…

小銭検出

暇なので1円、5円、10円、100円、500円を学習させてみました。 本当はアプリ化して、自動で画面内の小銭を集計してくれるものを作ろうと思ったんですけど、やっぱり精度が厳しいですね。 疑問として、なぜ全て検出されてないのか? 間違いなく他のも検出でき…

リアルタイム顔面自動モザイク

これをリアルタイム処理できるようにする。 静止画でいいならものすごく簡単にできる。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def mosaic(src, ratio=0.1): #ratio=モザイクの強さ small = cv2.resize(src, None, fx=ratio, …

Pythonによる単純パーセプトロンの実装

はじめに こんにちは、初めまして。 今回は初めての記事ということで、ディープラーニングの礎ともなる考え方のパーセプトロンについて(私が)勉強していきたいと思います。 下記の本を通読してます。 システム工学通論 作者:山田 新一,藤川 英司,安信 誠二 …