TensorFlowのDeepDream tutorialを動かして自分の画像から幻想的な画像生成にチャレンジする手順。GitHubソースとinception5hのダウンロードから.ipynb実行までの流れを紹介。

TensorFlow Object Detection APIを使い、静止画ではなくリアルタイム動画で物体検出する方法を解説。Pythonサンプルコードと、表示フォントサイズを大きくするカスタマイズも紹介。

MNISTやCIFAR-10で画像分類モデルを学習した際、推論を間違えた画像だけを抽出して目視確認する方法を解説。実装サンプルコードと結果の見方を、両データセットの実例で紹介します。

YOLOv2やSSDで人物検出ができるなら、監視カメラ網から行方不明者（子供／動物）を全国規模で探し出すアプリは作れるはず――技術的課題3点と一緒に開発仲間を募集する企画提案記事です。

YOLO v2の物体検出（80クラス）にVGG16の画像認識（1000クラス）を組み合わせて、より詳細なクラス名で検出する強化型物体検出ツールを実装。仕組みとソースコードを公開します。

SONYのNeural Network Console（NNC）で学習モデルのハイパーパラメータを自動最適化する方法を解説。GUIで独自画像データを扱う流れと、CSV化・学習設定・最適化実行を初心者向けに紹介。

Fine-tuningを使って少ない画像データからでも精度の高い学習モデルを作成する方法を解説。VGG16をベースに既存モデルを流用するアプローチで、趣味Deep Learningの強い味方になります。

処理速度が最も速いと言われるYOLO v2をPythonで実装し、動画/Webカメラ映像からのリアルタイム物体検出まで動かす手順を解説。動画でエラーになる公式手順を回避する自作実装です。

画像から「物体らしき領域」を効率よく抽出する古典手法 Selective Search を使った映像からの物体検出にチャレンジ。環境準備から実行結果まで、検出精度向上のヒントとして紹介します。

アトリエ秋葉原での勉強会で発表したR-CNNを「TensorFlow×Pepper」で実装する方法のスライドと使用ソースコードまとめ。美人女優検出・Slack連携・Word2Vec類義語出力の応用例も。