ミッキーが新旧どちらの顔かを見極めるAI
・・・を作ろうとした方の記事です。
私は知らなかったんですが、最近TDLでのミッキーの顔がちょっと変わったんですね。
【速報】ミッキーの顔がニューフェイスに変わった！ショーやグリーティング、旧フェイスに会えるのはどこ？
でも、まだ新旧入り混じっているようなので、ニューフェースに出会えたかどうか、気になるところ。
で、それを判別する学習器の生成を試みたのが以下の記事。
ミッキーの顔が変わりました！機械学習モデルで分類にチャレンジ。 - Qiita
(左が新、右が旧だそうで)
で、新：660枚、旧：551枚で学習させたそうです。
結論から言うと、正答率7割だそうで。
記事の先のコードを観ましたが、解像度は256×256なものの、どうも層が少なすぎる気がしますね。
この解像度で、conv層3つ、Pooling層2つではちょっと足りないかと・・・
じゃあお前が作れといわれそうですが、教師データを集めるのが大変そうですね。
何よりも、TDLに行く機会がないですし。
でも、試みとしては面白いと思います。こうやって精度を上げていく題材を手に入れて、ノウハウというのはたまっていくものです。
私の場合は、未だにTensorFlowで”日本のお城”を識別させてみた: EeePCの軌跡のお城のデータを使っています。
最近、「BC(Bitween-Class) learning」なるものにチャレンジしたんですが、これもこのお城のデータを使いました。まあまあの精度アップが見られて、楽しかったものです。
そのあたりの記事を書こうかと思ったんですが、今、困ったことに我が家のディープラーニング環境が壊れてしまってまして(メインPC)。
修復が終わり次第、このBC learningについて書く予定です。でも、CUDAやドライバのインストールを受け付けなくて・・・本当に治るんだろうか・・・
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