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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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セマンティックセグメンテーションのデータセットの作り方

uriuri

総合スコア47

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投稿2018/07/02 10:01

編集2018/07/03 03:45

deep learning初心者です。
deep learningを用いてセグメンテーションを行いたいと思っています。
イメージ説明

物体ごとに領域分割するためにデータセットを作成したいのですが、普段の学習では画像とラベル付をしたtxtファイルを読み込めばいいのですが

images.txt

1.jpg 0
2.jpg 1

ピクセル情報を学習させるためどのような形でtxtファイルに指定すればいいのでしょうか。
labelmeというアノテーションツールを使用するつもりです。
https://github.com/wkentaro/labelme
物体を囲みピクセル情報とラベルをJSONファイルで保存してくれます。

しかしどのようにtxtファイルの中身を作成していいかわからず悩んでいます。
アドバイスをいただけると幸いです。

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aokikenichi

2020/07/05 07:19

Tutorialもサンプルデータもありますので、その通りに作成すればよいのでは。 ご質問の趣旨が分かりません。
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