kentaPtの日記

主に画像解析のことなどの勉強記録として投稿します。もし何かございましたら、github (https://github.com/KentaItakura)などからご連絡いただけると幸いです。

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本ブログでは、普段勉強したことなどを備忘録としてまとめています。

深層学習系

検出系

  • Spatial CNNを用いた車線検出 f:id:kentaPt:20211207164612g:plain kentapt.hatenablog.com

  • 物体検出の指標である平均適合率について勉強&自分で実装してみた

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姿勢推定

説明可能AI

単眼超解像

  • 単眼超解像の手法(VDSR)について勉強&動かしてみた f:id:kentaPt:20211221163815g:plain

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露出補正

露出補正の最先端手法を勉強&動かしてみた (Afifi et al., CVPR, 2021)

  • 左側の画像はカメラに入るカメラが多く、全体的に白くなってしまっています(露出オーバー)。右側の画像では、それらの色が補正され、より美しい画像になっていることがわかります。この投稿では、深層学習による露出補正の手法を用いて、明るすぎた/暗すぎた画像を自動的に補正を行います。

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pix2pix

pix2pixを勉強&線画から顔画像を生成してみた

  • pix2pixとよばれる、生成モデルの一種を勉強したので、まとめ、さらに線画から顔写真を生成してみました。

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データ拡張

CNNのためのデータ拡張法を勉強&簡単に実装してみた (RandomErasing, CutOut, MixUp, Sample Pairing)

  • 過学習を防ぎ、認識能力を高めるために、多くのデータ拡張の方法が提案されています。ここでは、RandomErasing, CutOut, MixUp, Sample Pairingを簡単に紹介し、実装もしてみたので共有したいと思います。

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統計

主成分分析をわかりやすく説明したい&自分で実装して理解を確かめてみる

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コンジョイント分析を用いて、消費者の好みを分析してみよう (勉強まとめ & pythonコード)

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GIS

  • GoogleのDirections APIをjupyter notebookからコールして京セラドームと環状線の各駅までの距離を調べてみる

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入門系