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MATHGRAM

主に数学とプログラミング、時々趣味について。

python: chainerを使って化物語キャラを認識させるよ! 〜part0 前書き〜

こんにちは。

ついに囲碁も人類が負けてしまいましたね。
なんか最近、普通にテレビのニュースとかでdeep learningが取り上げられたりしてて妙な焦りを感じています。

個人的には一般人に知れ渡る前にエキスパートになっていたい・・・という謎の欲があるので頑張ります。

アニメ顔認識

画像認識の分野でディープラーニングが活躍しているため、データを集めやすいアニメ顔認識が検索するとよくHITしますよね。

僕も前々からずっとやりたいなとは思っていたのですが、理論の理解がまだまだだったので手を出せずにいました。

最近、いろいろな本を読んでいくうちになんとなく理解ができてきたので、僕も先人に見習って同じようなものを作ってみようかと思います。

いきなり本の紹介しちゃいますが流行りのこれ

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

とか、

これ

深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)

深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)

とかは、まあとりあえず読むとして、

コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ)

コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ)

  • 作者: 藤代一成,高橋成雄,竹島由里子,金谷健一,日野英逸,村田昇,岡谷貴之,斎藤真樹,八木康史,斎藤英雄
  • 出版社/メーカー: アドコムメディア
  • 発売日: 2013/12/11
  • メディア: 単行本
  • この商品を含むブログを見る

これの最後の章がめっちゃわかりやすいです。

上の二冊でCNNあたりを勉強したけど少しモヤモヤしている部分があるっていう人は一回読んでみるといいかもしれません。

まあ偉そうに言ってますが、所詮プログラミング歴4ヶ月の甘ちゃんなんで実際もっといい本があるかもしれません。
あったら教えてください。。。


脱線しました。

今回の目標をまとめておきます。


今回のシリーズの目標

  • 結果より内容、かつ丁寧に。

今回のモデル作成を通じて、chainerや画像処理の方法などを体系的に学んでいきたいので、内容重視でいきます!

  • 誰でもわかるように書く。

わかりやすく説明するのは、社会人の鉄則なんですよね?ということで今のうち練習する!

まあ兎にも角にも、ディープラーニング学んでみようと思ったけど、本も難しいし、いろんなブログも見たけどわかんねえって方が理論もまあまあ理解できて、同じようなやり方でモデル作成もできちゃうような記事を目指しますってことです。

このシリーズの目次(3/17追記)

まだそもそも最後まで作れていないので、詳細は決めていませんがとりあえず一歩一歩進みながら記事を更新しようかと思います。
とりあえず、

  • part0 前書き
  • part1 画像の収集
  • part2 データセットの作成

までは決まっているので、すぐにまとめますね。

ちゃんと流れを決めたので目次(改)書きます

-- 目次 --

まずは2値分類してみる。

ここから主要キャラの分類

予定ではこんな感じでいきます。
もしかしたら記事の粒度はこれから変わるかもだけど一応ね。(3/17)

予想通り変わったので目次書き換えてます。(4/7)

以上が前置きです。

p.s. 理論の部分はtexの練習にもなると前向きに考えるしかない・・・