教師 画像。 名古屋市の34歳体罰教諭(教師・先生)の顔画像や名前は？市立中学校での暴行はツイッター動画にある？

PyTorch 入力画像と教師画像の両方にランダムなデータ拡張を実行する方法

概要 DeepLearningのタスクの1つであるセマンティックセグメンテーション Semantic Segmentation では、分類や検出のタスクと異なって、教師データが画像形式になっている。 そのためデータ拡張する場合（クロップや反転など）、入力画像と教師データそれぞれに 同じように画像処理を行う必要がある。 この記事では入力画像と教師データの両方に同様の ランダムなデータ拡張を実行する方法を紹介する記事。 セマンティックセグメンテーションとは セマンティックセグメンテーションについては以下が参考になります。 今回はサンプル画像としてVOCデータセットの画像を使用する。 解像度はどちらも500x281になっている。 ・入力画像 ・教師画像 ランダムなデータ拡張 今回はPyTorchで予め用意されている torchvision. transforms. 関数の中では、乱数でクロップする位置を決めて、指定した sizeでクロップしている。 （最終的には内部で torchvision. transforms. functional. crop img, i, j, h, w がコールされている。 ） 詳細な使い方やパラメータについてはPyTorchのリファレンスを参照してください。 課題 torchvision. transforms. RandomCropは内部で乱数を発生させているため、実行するたびに結果が異なってしまう。 よって、以下のように実行すると入力画像と教師画像が異なる位置がクロップされてしまう。 show target. show このように入力画像と教師画像が一致しないため学習ができなくなってしまう。 解決策１ 乱数シードを固定する PyTorchのクロップ関数の内部では random. randint で乱数を発生させているので、 random. seed を使って乱数シードを設定すれば同じ結果が得られる。 show target. show この実装のよくない点はPyTorchの中で「 random. randint で乱数を発生させている」ということを前提としていること。 PyTorchの中で乱数の発生のさせ方が変わると急に上手く動作しなくなったりする。 解決策2 transforms. RandomCrop. RandomCrop. torchvision. transforms. RandomCropの中でもこの関数でクロップ位置を決めた後、 torchvision. transforms. functional. crop img, i, j, h, w でクロップしている。 なので、これと同じような処理の流れを自分で実装すれば解決できる。 from PIL import Image from torchvision import transforms from torchvision. RandomCrop. crop target , i , j , h , w 教師画像を 224,224 でクロップ.

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Auto Encoderの図 GANに似ています。 GANはこの、図のDecoderを入力との直接の誤差の最小化ではなく、判別機を騙すことで達成しますが、今回はもとの情報が近い方が良いと思ったので、AutoEncodeを利用しました 画像の特徴量をVAEで取り出す方法もあり、僅かにヒントを与えることと出力を工夫することで、より高精度ので分布が取り出せる方法も各種提案されています[2] 余談ですが、単純な、画像生成という視点では、GANに比べて彩度や繊細さがダメっぽくて、画像生成としては色々工夫が必要だなと思いました。 Encoderから特徴量を取り出す Encoderから任意の次元に圧縮した特徴量を取り出すことができる 図2. Encoderによる特徴量の取り出し このベクトルは200次元（配列の長さだと、v. このベクトルをVとすると、なんらかの以前のなどのでができそうではあります また、XGBoostの登場と、DeepLearningの流行りが同時期であったので、これらが得意とする分野が重ならず、併用する文化があまりなかったので、DeepLearningとXGBoostのコンビネーションをやってみようと思いました。 の現実的な制約とその解決 画像から、属性を予想するプログラムは過去、何回か書かせていただきました。 最初からわかる問題としては、DeepLearning単体ではタグ情報が固定長までしか対応する事ができず、ネットワークを巨大にしても4000次元の出力で、オンライン学習が難しい（新たにタグが発生したときに学習が難しい）などのデメリットがあります これらを解決する手段としてAutoEncoder, Variable AutoEncoderなどが使える次第です 画像そのもの情報がベクトル化されるので、これらの情報からXGBoostなどに繋げば、新しいタグが発生した祭などに、容易に学習ができます AutoEncoderのモデル 学習用のコードはにあります Kerasで書きました。 わかりやすいことは一つの正義ではあります。 ], [Tag1, Tag2,... ], [Tag1, Tag2,... ] ,... Ryzen16コアを2つ持っているのですが、持ってなかったら死んでた…• Pixivのイメージ200万枚を112x112にリサイズして、AutoEncoderで学習• Encoderのみを取り出し、200万枚をベクトル化• タグをXGBoostで学習• 任意の入力の画像に対して、適切にタグが付与されるか 結果 学習に用いてないデータでの検証を行いました 予想できるタグは30000種類を超えており、多様性の視点では既存のDeepLearningを超えているかと思います 図5. 入力画像と予想出力値 下のタグの画像が真, 人物は間違った ある程度予想していたのですが、やはり、キャラクターの特定は、Pixiv社のタグの数の個数制限があり、なかなか難しかったです そのかわり強いなって思ったのが、夜空・星空・下絵・海・ハートなど、全体の世界観などモヤッとしたものをつかむがうまかったです Appendix. 類似度 なお、このAutoEncoderの情報をうまく使えば、画像の類似度検索にも用いることができます 200次元程度なので、ある程度、意味のある類似度検索をすることができ、類似度や、距離を図ったりしていたが どちらも、同等のパフォーマンスで、ランキングに大きな変動がなかったため、計算が早いを用いました 図6. 一番上が検索クエリで、2,3番めが検索結果 illustration2vecと同様に、画像自体を検索クエリとすることができます 高速なマッチングも幾つか考案しましたが、余裕があるときにまたご紹介したいと思います コード AE. VAEは基礎的な特徴の研究から初めて、なんとか、いろいろ引き上げて使えるようにした感じです keras-tiny-vaeがオートエンコーダ系で、特にこのPixivのタスクに限定したものではないコードですが、AE, VAEで特徴量を取り出します PixivTagPredictorがタグを学習・予想するXGBoostのプログラムです• 参考文献• [1]• [2]• [3] catindog.

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千葉わいせつセクハラ教師裁判のPTSD小学生が受けた変態行為、小学校や先生の名前は？

Auto Encoderの図 GANに似ています。 GANはこの、図のDecoderを入力との直接の誤差の最小化ではなく、判別機を騙すことで達成しますが、今回はもとの情報が近い方が良いと思ったので、AutoEncodeを利用しました 画像の特徴量をVAEで取り出す方法もあり、僅かにヒントを与えることと出力を工夫することで、より高精度ので分布が取り出せる方法も各種提案されています[2] 余談ですが、単純な、画像生成という視点では、GANに比べて彩度や繊細さがダメっぽくて、画像生成としては色々工夫が必要だなと思いました。 Encoderから特徴量を取り出す Encoderから任意の次元に圧縮した特徴量を取り出すことができる 図2. Encoderによる特徴量の取り出し このベクトルは200次元（配列の長さだと、v. このベクトルをVとすると、なんらかの以前のなどのでができそうではあります また、XGBoostの登場と、DeepLearningの流行りが同時期であったので、これらが得意とする分野が重ならず、併用する文化があまりなかったので、DeepLearningとXGBoostのコンビネーションをやってみようと思いました。 の現実的な制約とその解決 画像から、属性を予想するプログラムは過去、何回か書かせていただきました。 最初からわかる問題としては、DeepLearning単体ではタグ情報が固定長までしか対応する事ができず、ネットワークを巨大にしても4000次元の出力で、オンライン学習が難しい（新たにタグが発生したときに学習が難しい）などのデメリットがあります これらを解決する手段としてAutoEncoder, Variable AutoEncoderなどが使える次第です 画像そのもの情報がベクトル化されるので、これらの情報からXGBoostなどに繋げば、新しいタグが発生した祭などに、容易に学習ができます AutoEncoderのモデル 学習用のコードはにあります Kerasで書きました。 わかりやすいことは一つの正義ではあります。 ], [Tag1, Tag2,... ], [Tag1, Tag2,... ] ,... Ryzen16コアを2つ持っているのですが、持ってなかったら死んでた…• Pixivのイメージ200万枚を112x112にリサイズして、AutoEncoderで学習• Encoderのみを取り出し、200万枚をベクトル化• タグをXGBoostで学習• 任意の入力の画像に対して、適切にタグが付与されるか 結果 学習に用いてないデータでの検証を行いました 予想できるタグは30000種類を超えており、多様性の視点では既存のDeepLearningを超えているかと思います 図5. 入力画像と予想出力値 下のタグの画像が真, 人物は間違った ある程度予想していたのですが、やはり、キャラクターの特定は、Pixiv社のタグの数の個数制限があり、なかなか難しかったです そのかわり強いなって思ったのが、夜空・星空・下絵・海・ハートなど、全体の世界観などモヤッとしたものをつかむがうまかったです Appendix. 類似度 なお、このAutoEncoderの情報をうまく使えば、画像の類似度検索にも用いることができます 200次元程度なので、ある程度、意味のある類似度検索をすることができ、類似度や、距離を図ったりしていたが どちらも、同等のパフォーマンスで、ランキングに大きな変動がなかったため、計算が早いを用いました 図6. 一番上が検索クエリで、2,3番めが検索結果 illustration2vecと同様に、画像自体を検索クエリとすることができます 高速なマッチングも幾つか考案しましたが、余裕があるときにまたご紹介したいと思います コード AE. VAEは基礎的な特徴の研究から初めて、なんとか、いろいろ引き上げて使えるようにした感じです keras-tiny-vaeがオートエンコーダ系で、特にこのPixivのタスクに限定したものではないコードですが、AE, VAEで特徴量を取り出します PixivTagPredictorがタグを学習・予想するXGBoostのプログラムです• 参考文献• [1]• [2]• [3] catindog.

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