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。

アルゴリズム・仕組み

【やってみた】Pythonでフーリエ変換を使って画像処理してみた

フーリエ変換を利用して、弊社の公式キャラクター「デジごん」を檻から救出してあげます!

【第4回 Batch Normalization導入編】PyTorchとCIFAR-10で学ぶCNNの精度向上

今回は、AIモデルにBatch Normalizationを導入することで学習の安定性を向上させます。

ChatGPTを速報解説してみた

今話題のChatGPTを解説して、実際に使ってみました!

YOLOv5+Arduinoで社内の個室スペースの空き検出システムを構築!

社内にある個室スペースですが、遠くからだとスペースが利用されているか分かりません。 今回はYOLOv5とarduinoを組み合わせて、個室スペースの空き検出システムを構築しました!

【やってみた】OpenCVで動画フレームからパノラマ画像の生成

普段何気なく利用しているパノラマ画像撮影機能ですが、どのように撮影されているのでしょうか? 今回はソフトウェアの合成によって作成するパノラマ画像ついて、OpenCVを用いて動画フレームからパノラマ画像の生成してみました!

【やってみた】EasyOCRで文字認識!

紙面上に存在する文字をカメラで撮影し、その画像をプログラムやAIで解析することで、紙面上の文字をデジタルデータに変換する技術のOCR。EasyOCRというAIモデルを用いて実際にOCRをやってみました。

【やってみた】AutoEncoder+MVTecデータセットで異常検知!

AutoEncoderというAIモデルを用いて、異常検知に挑戦。 AutoEncoderの仕組みを解説と実装、そしてモデルの評価まで解説します。

【第3回 Dropout導入編】PyTorchとCIFAR-10で学ぶCNNの精度向上

Dropoutという方法を用いて、CNNモデルの過学習を根本的に防ぐ方法をご紹介します。

【第2回 精度評価編】PyTorchとCIFAR-10で学ぶCNNの精度向上

CIFAR-10を用いてCNNモデルをPyTorchで構築ました。今回は、学習フェーズと検証フェーズを基に導き出した最も良いと思われるパラメータの評価を行います。AIの精度評価をします。

【やってみた】YOLOv5+ByteTrackでオブジェクトトラッキング!

今回は、流行のByteTrackとYOLOv5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!オブジェクトトラッキングとは何かから始まり、トラッキングをやってみたいと思います。

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

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-10*3を用いて実験していきたいと思います。