AIで芸術的な写真をつくれるというコードがGitHubにあったので試してみた
「A Neural Algorithm of Artistic Style」という論文をkerasで実装したコードがGitHubにあがっていたので実行してみた。人類が芸術的な絵画を描くスキルを身に着けた様に、ニューラルネットワークをつかって人工的に芸術的な画像を生成するシステムに関する論文だ。
カテゴリー: Deep Learning
DeepLの翻訳が自然で精度が高いとの記事を読んだのでGoogle翻訳と比較した
DeepLの翻訳が自然で精度が高いとの記事を読んだので試してみたときの備忘録。自分が大変お世話になっているGoogle翻訳と比較してみた。ある程度複雑な文章になると確かにDeepLの方が分かりやすい箇所があった。これが自然で精度が高いと言われる理由なのかも知れない。
GoogleのML（Machine Learning）トレーニングプログラムに挑戦した件
GoogleのML Study Jams Vol.4 : Machine Learning トレーニングプログラムを受講した時の記録。受講したラボを記事にした。期限までに対象ハンズオンを４つ終了させるとマグカップなどの記念品、８つ以上終了させるとTシャツやバック等の記念品が貰えるとあったので結構張り切って受けた。
RaspberryPi 3 Model B+でIoT監視カメラをつくる（その８ 映像のコマ落ちを修正他）
RaspberryPi 3 Model B+とカメラ（Raspberry Pi Camera Module V2）とモーションセンサー（HC-SR501）で動きがあった時だけ録画するAI／IoT監視カメラを作成した。カメラの映像のコマ落ちの改善とLINEメッセージに検知した物体名を追記するようにプログラム修正を行った
GoogleのAutoML（機械学習）でレゴのフィギュアのオブジェクト検出を行う
GoogleのCloud AutoML（Machine Learning）で自分の持っているレゴフィギュアを学習させてラズパイカメラで撮影した映像からフィギュアの種類を正しく検知・分類出来るかを試した時の記事。AutoMLでの画像の学習の仕方や検出結果の精度についてまとめている。
RaspberryPi 3 Model B+でIoT監視カメラをつくる（その７ カメラのAI化）
RaspberryPi 3 B+（ラズパイ）とカメラモジュール、モーションセンサーで動きがある時だけ録画する監視カメラを作成した時の備忘録の７回目。IoT監視カメラにAI機能を盛り込んでObject Detection（物体検出）された時だけ画像をLINEに添付して通知をするようにした。
画像ファイルからObject Detection（物体検出）をラズパイで試す
ラズパイ（RaspberryPi）で機械学習によるObject Detection（物体検出）を試した時の備忘録。複数の物体が写った画像ファイルを読み込ませてオブジェクトをバウンディングボックス（四角い枠）で囲みその物体が何であるかを予測する。
動画（mp4）から画像（jpg）を指定したフレーム間隔で切り出すプログラム
動画（ｍｐ４）から画像（ｊｐｇ）を切り出すプログラム。何フレーム毎に保存するか、画像のリサイズ、正方形へのトリミング、ピンぼけ画像を対象外にする指定ができるPythonのプログラム。機械学習用の画像用意する際に動画から切り出した方が便利なので作成した。
GoogleのAutoML Visionサービスでレゴブロックを機械学習をさせて分類出来るかを試した
GoogleのAutoML Visionでレゴパーツを学習させて学習済みモデルをラズパイにデプロイ。ラズパイ（RaspberryPi）にカメラを取り付けて写った映像をリアルタイムで機械学習で分類した時の備忘録。GoogleのEdge TPUデバイスのCoral USB Acceleratorで高速化
ラズパイのカメラに写った映像をリアルタイムでTensorFlow Liteで推測する
ラズパイにカメラを接続してカメラに写った物体をTensorFlow Liteで分類して物体名を画面に表示するサンプルプログラム。機械学習をさせるにはパワーが不足気味なラズパイの様なマシンでもCoral USB AcceleratorをUSB接続すれば十分な速度で動画の画像分類が可能という事なので試してみることにした。
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