神戸のデータ活用塾!KDL Data Blog

KDLが誇るデータ活用のプロフェッショナル達が書き連ねるブログです。

新卒社員がSIGNATEの「間取り図解析アルゴリズム作成」に挑戦してBronzeを獲得した話(4):部屋領域検出編

「間取り図解析アルゴリズム作成」コンペについて 部屋領域検出の際に利用したデータ データセットの変更 部屋領域検出の実際の取り組み 領域検出AIの問題点 まとめ 株式会社神戸デジタル・ラボ Data Intelligenceチームのプラタマです。 前回の記事で、建具…

Azure Cognitive Service for Languageでテキスト分析してみた:①準備編

こんにちは!神戸デジタル・ラボ、DI(DataIntelligence)チームの垣内です。 前回の「テキスト分析入門」シリーズでは、一般的なテキスト分析についてご紹介しました。 今回の連載では、Azureのサービスを用いて実際に手を動かしながら分析を一緒に体験頂け…

【やってみた】YOLOv5+ByteTrackでオブジェクトトラッキング!

こんにちは、株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligenceチーム(以降DIチーム)の原口です。 今回は、流行のByteTrack*1とYOLOv5*2を組み合わせてオブジェクトトラッキングをやってみました! 実際のトラッキング動画と合わせてご紹介していきます! 本稿…

【第1回 基礎実装編】PyTorchとCIFAR-10で学ぶCNNの精度向上

株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligenceチーム(以降DIチーム)の原口です。 本連載では、Batch Normalization*1やDropout*2などの様々な精度向上手法を利用することによって、CNNの精度がどのように変化するのかを画像データセットの定番であるCIFAR-…

テキスト分析入門(4):テキスト分析サービスの比較をしてみた

こんにちは、DIチームの垣内です。 これまでの「テキスト分析入門シリーズ」ではテキスト分析とは何かという概要と活用方法を8つご紹介しました。今回は実際に利用できる日本語のテキスト分析サービスをご紹介します。 テキスト分析サービス3選 ~概要編~ M…

新卒社員がSIGNATEの「間取り図解析アルゴリズム作成」に挑戦してBronzeを獲得した話(3):建具検出編

「間取り図解析アルゴリズム作成」コンペについて 建具検出の際に利用したデータ 間取り図画像の特徴 建具領域の特徴 引戸 折戸 開戸 建具検出の実際の取り組み 物体検出AIとは? 入力画像の前処理 データセットの変更 まとめ こんにちは! 株式会社神戸デジ…

新卒社員がSIGNATEの「間取り図解析アルゴリズム作成」に挑戦してBronzeを獲得した話(2):学習環境

株式会社神戸デジタル・ラボ Data Intelligenceチームのプラタマです。 今回のブログは前回に引き続き、「間取り図解析アルゴリズム作成」コンペについてお話しします。私達が参加したコンペの課題は前回の記事で紹介しました。 kdl-di.hatenablog.com アル…