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CCCマーケティング データベースマーケティング研究所の Tech Blog•18 日前

TensorFlow DatasetsとKerasの学習済みのモデルを使ってサクッと画像分類モデルを作りました

こんにちは、技術開発ユニットの三浦です。2022年になりました。外の寒さがキツすぎて今年は三が日の殆どを自宅で過ごしてしまいました・・・。今年は新しいプログラミング言語の取得など、今までとは違う世界に飛び込んでみたいなぁと考えております。 さて、今回はTensorFlow Datasetsと、Kerasで利用できる学習済みのモデルを使って、サクッと新年最初の書き初めならぬモデル学習初めをした話を紹介します。実行環境をGoogle Colaboratoryで用意すれば本当にあっという間に深層学習のモデルを作ることが出来るので、オススメです！ TensorFlow Datasets TensorF…

#TensorFlow Datasets#Keras

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CCCマーケティング データベースマーケティング研究所の Tech Blog•12 日前

TensorFlow.jsを使ってKerasのモデルを動かすWebアプリを作ってみました。

こんにちは、技術開発ユニットの三浦です。成人の日を含む三連休が終わり、学校では三学期が始まりました。スーパーでは節分の豆が売り始められて、この時期から春まではあっという間に過ぎていく印象があります。春までには部屋の掃除や片づけをしたいのですが、意識していないと本当に手つかずのまま、春を迎えてしまいそうです・・・。 前回はTensorFlow Datasetsのcats_vs_dogsデータセットを使い、ImageNetで学習済みのEfficientNetB0をベースにしたイヌとネコを分類するモデルを作った話を紹介しました。 techblog.cccmk.co.jp モデルを作ってみると、やっぱ…

オムライスの備忘録•22 日前

【データセット】COCO / Common Object in Context #実装編

yhayato1320.hatenablog.com Index Index COCO / Common Object in Context について Google Drive からデータのマウント 環境構築とライブラリ 実装 参考 COCO / Common Object in Context について yhayato1320.hatenablog.com Google Drive からデータのマウント tensorflow や pytorch の api からでも取得できるが、Colab の容量制限に引っかかるので、 Google Drive にアップロードしてから、マウントする. 環境構…

ワンダフルなブログ•2 か月前

【TecoGAN③】動画を綺麗にするTecoGANを導入【Python編】

【参考】Windows版Pythonのインストール: Python環境構築ガイド - python.jp https://blog.hatena.ne.jp/wandafuru/nyandadafuru.hatenablog.jp/edit?entry=13574176438033559363 ■Python 3.7をダウンロードする １．下記へアクセスします。 https://pythonlinks.python.jp/ja/index.html ２．「python-3.7.9-amd64.exe」をダウンロードします。 ※3.8以降では動かないかも ３．「python-3.7.9-amd6…

CUBE SUGAR CONTAINER•6 か月前

Python: TFRecord フォーマットについて

TFRecord フォーマットは、TensorFlow がサポートしているデータセットの表現形式の一つ。 このフォーマットは、一言で表すと TensorFlow で扱うデータを Protocol Buffers でシリアライズしたものになっている。 特に、Dataset API との親和性に優れていたり、Cloud TPU を扱う上で実用上はほぼ必須といった特徴がある。 今回は、そんな TFRecord の扱い方について見ていくことにする。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.5 BuildVersion: …

meowの覚え書き•7 か月前

『PyData.Tokyo Meetup #23 MLOps〜AIを社会に届ける技術』 聴講メモ

目次 1人目『CyberAgent AI Labを支えるCloud実験環境』 本題 データ選択: ailab-datasets モデリング部分でのサポート: ailab-model-zoo 実験管理部分でのサポート: ailab-mlflow おわりに 質疑 個人メモ 2人目 『サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み』 1. Dynalystにおける機械学習 Cythonによる推論サーバの高速化 LIBFFMバインディングの実装 参照カウントとNumPy C-API 2. AirTrackの事例紹介 OptunaとMLflowを使ったハイパーパラメータ最適化の転移学習 Optu…

Elsaの技術日記(徒然なるままに)•8 か月前

Raspberry PiにYOLOをインストールし物体検知してみる

今回はラズパイでYoloを使用して物体検知をしてみたいと思います！！結構環境構築に手こずったところがあるので、こちらも備忘録として残して置ければと思います。 ■環境構築手順 ■tensorflow2-yolo-v3を利用して物体検知してみる ■実行結果をまとめてみる ■最後に ■参考 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); ■環境構築手順 今回下記tensorflow2-yolo-v3を利用して物体検出を実施いたします。 https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2.githttps://github.…

uepon日々の備忘録•昨年

デル アンバサダープログラムに当選したのでゲーミングPCのレビューしてみました（その3）

ようやくうまくいきました。うまく行かなかったら【ゲーミングPCでWSL2でGPUを使う設定を試してみた】とする予定でした。 設定がうまく行かず10回以上もUbuntu を入れたりDockerをいれたりとしていて、やっているうちにグダグダになり力尽きた感じになっているので割と淡白な内容になっています。 今回はゲーミングPCのGPUをTensorFlowからも使用できないか試してみたというものです。Linuxを入れるというのも当然ありですが、今回はWSL2環境でのUbuntuから使用しています。最近のWindows 10 Insider ProgramのバージョンからWSL2上のOSからもGPUが…

福岡の社会人データサイエンティストの部屋•昨年

CNNの転移学習【図解速習DEEP LEARNING】#005

こんにちは！こーたろーです。 今日も図解速習DEEP LEARNINGの続きをやっていきます！今回の実践では、事前学習済みのモデルと、その転移学習（ファインチューニング）を使って、犬猫画像の分類を行いました。 長くなったため、ブログのパートを二つに分けます。学習済みモデルをカスタマイズして使う方法として、 学習済みモデルを特徴抽出に使う 学習済みモデルのファインチューニング の二通りをやってみます。 今回は「1.学習済みモデルを特徴抽出に使う」方法を試してみました。