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
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
姿勢推定
- シンプルかつ高精度な手法を勉強＆動かしてみた
kentapt.hatenablog.com
説明可能AI
- LIMEを用いた判断根拠の可視化のまとめと実装
kentapt.hatenablog.com - Score-CAMを用いた判断根拠の可視化のまとめと実装 kentapt.hatenablog.com
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
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。
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。
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。
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
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)
GIS系
- MATLAB Mobileとpythonを用いてドライブの軌跡をプロットしてみた
kentapt.hatenablog.com
入門系
- 自然言語処理に入門してみた
kentapt.hatenablog.com
