Fashion-MNISTを通常のニューラルネットでは過学習しやすいため、CNNモデルで学習させて精度向上を狙った検証記録。前回結果との比較とソースコード全容、開発環境の詳細も併記します。

数字ではなくファッション画像（Tシャツ・スニーカー・バッグなど10クラス）に置き換えたデータセットFashion-MNISTをTensorFlowで試した記録。MNIST比較や公開背景まで紹介します。

KerasのLSTMサンプルを使って英文を自動生成するモデル作成にチャレンジ。文章自動生成の入り口として、サンプルコード・実行結果・ソースコードまでひと通り紹介します。

以前作った美人女優顔検出モデルが使い物にならなかった反省を踏まえ、学習データ量を見直してCNNで再学習。畳み込みニューラルネットワークの解釈と引数の意味、改善ソースコードを公開します。

CIFAR-10を題材に、Deep Learningの学習モデル構造を可視化する方法と、matplotlibで学習途中のlossやaccuracyの推移を可視化する方法を解説。Deep Learning学習者向けの基本テクニック。

監視カメラで撮影した画像をリアルタイムでSlackに自動アップロードする実装方法を解説。外出先からでもチャネル上で写真確認ができる構成と、サンプルソースコードを紹介します。

OpenCVのフレーム間差分を使い、動く物体を検知したときだけ写真を撮影するストレージに優しい監視カメラの作り方を解説。仕組みの説明とサンプルソースコード付きで紹介します。

PepperにSSD_Kerasによる物体検出機能を搭載する実装方法を解説。Pepperカメラ画像のPC転送・学習モデル準備・ソースコードまで網羅し、物体検出ができるPepperの未来像も語ります。

OpenCVのフレーム差分処理を使い、カメラ映像から動く物体の輪郭を簡単に検出する方法を紹介。サンプルソースコードと実行結果付きで、すぐ試せる輪郭検出のレシピをまとめました。

Pepperに搭載されているカメラ映像からリアルタイムに物体検出を行う実装方法を解説。SSD_Kerasと連携するソースコード、開発時の注意点、今後の目標まで紹介します。