FaceBoxes

CPUでもリアルタイムかつ高精度に顔検出ができるらしい。
2017年に発表されてて新しめ。

Zhang, Shifeng, et al. “Faceboxes: A CPU real-time face detector with high accuracy.” 2017 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB). IEEE, 2017.

以前使用したMTCNNと比較する。

以前のやつ↓
(Windows10 + Anaconda で　facenet-pytorchからMTCNNを使用する)

Face Frontalization(正面顔推定)

横顔を入力すると正面顔が出力される。
正面顔推定なのか正面顔変換なのか対応する日本語は分からない。
横顔や斜め顔を正面に向けたいという需要があるので実験する。

githubに良い感じのがあったのでそれを使うだけ。
https://github.com/scaleway/frontalization

pytorchで動く。

Albumentationsで画像処理

Albumentationsは機械学習において画像の水増しに使われるライブラリ。
画像内に雨や雪を降らせたりできるらしい。
前回使用したtorchvision.transformsと比較する。

torchvision.transformsで画像処理

pytorchの仲間であるtorchvisonは画像に関する便利なライブラリ。
その中のtorchvision.transformsは様々な画像処理が行える。
pytorchを使わずとも独立して使える。

conda installとpip install 併用できる

conda installとpip installを併用すると環境が壊れるとか壊れないとか言われている。
なんか怖いので今までpipを使うときは専用の環境を作るなどして日和っていたが、調べたところ普通に併用できるらしい。

Anaconda公式のブログに書いてあった。

MTCNNによる顔検出・特徴点抽出

MTCNNを使ってこんな感じのことをしたい。

これが、

こうなる。

MNISTデータ

手書き数字画像のデータセットであるMNISTを機械学習でよく使う。
これはなんかよくわからない感じで保存されてるので、気軽にViewerで中身を確認したりできない。
不便。

なのでPNGで保存し直して使いやすくする。

ハートオブクラウン 4ターン目までに擁立できる確率を計算

「Heart of Crown～ハートオブクラウン～」における早期擁立について、 前回は購入カードごとの3ターン目擁立の確率計算を行った。

ハートオブクラウン 3ターン目擁立の確率計算

ハートオブクラウン 3ターン目擁立の確率計算「Heart of Crown～ハートオブクラウン～」というスーパー面白カードゲームがある。STEAMで売ってるハト…

今回は拡張して、デッキ1周(弱)分の4ターン目までに擁立できる確率を求めた。

pandasでログデータから特定データの時間当たり出現回数を集計

↓のようなログデータを一定時間ごとに集計したい。

アンダーサンプリング

データを二値判別するときなど学習データに偏りがある場合。
例えば以下の表のようなデータから「神」と「モンスター」を判別したい場合。
正例(神)と不例(モンスター)の不均衡を均すためにアンダーサンプリングを行うことがある。

本当はラーの攻守は「？」