数ヶ月前の話ですが、Optuna が PyTorch のエコシステムに加わったとのことで前から試したいと思っていました。 https://note.com/aixtech/n/n5082ea1e2f47 MNIST での…

アートという自己表現で食べていくのって個人的にとても憧れがあります。アーティストになりたい。 コンピュータビジョンのアート領域の研究に画風変換というものがあり、楽に試すことができましたので、メモを残しておこうと思います。…

画像分類タスクでは、データ拡張は入力画像のみおこなえばOKでしたが（教師データは拡張しようがない） 物体検出やセグメンテーションなどのタスクでは、教師データも変換しないと入力変数と整合性が合わなくなります。 Albume…

Detectron2での推論について前回整理したので、今回は訓練について整理していこうと思います。 【物体検出・セグメンテーション】Detectron2を用いて学習済みモデルを用いた推論を試す    …

物体検出やインスタンスセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションの最新のモデルを実装するにはDetectron2がよさそうとのうわさを聞きつけ、少し触ってみました。 まずは、事前学習済みモデルを用いた推論につい…

物体検出やセマンティックセグメンテーションを行う際に、torchvision,models.~~のようにAPIで複雑なモデルを呼び起こせるのがとても便利なのですが、torchvisionでは使えるモデルが少ないのが悲しい…

ただレポジトリで○○.pyを実行するのでなく、もうちょっと（モデル構造以外の部分で）中身の理解を深めようとPyTorch の物体検出チュートリアル等を参考にお勉強をしています。チュートリアルを参考に、torchvisio…

物体検出を改めてお勉強し直しています。 自前のデータセットで再学習をさせる場合には、レポジトリの案内に従って所定の位置にファイル配置したりすれば学習は回ってしまったりしますが、一からカスタムデータセット作成まで隠れた部分…

教師なし学習は、2~3次元に圧縮して可視化できるようにするとか、（どう解釈すればよいのかよくわからない）クラスターをつくる、とかくらいしか頭に入っておらず、もっときちんと使いこなせるようにしたいと思って「Pythonでは…

モデルごとに前処理が必要だったり必要でなかったり、さらに前処理段階でパラメータ調整しないといけないようなシーンがあったりすると、たくさんデータフレームを分けて作って、、、とやるのは非常に面倒です。 scikit lear…