CNNを使った検出器作りました。初めての動画に対してもある程度の精度が出ます。 サンゴ、草などに対して弱いです。データをもっと用意すればそれを解消できると思いますが...
自分のツイートを形態素解析で分解し、それを使ってモデルの学習。
意味を持つ文章を生成するのは難しい。
wikipediaを学習データとして使えばもっと精度上がるかも。
深層学習で落書きの認識を行いました。
Pytorchで用意されているResnetをfinetuningして、モデルを作成しました。
Quick,Draw!
上のリンクからデータを取得しました。
Hack U 近畿大学 2018で開発した作品です。
Ruby on RailsでWebアプリケーションをチーム開発しました。
ユーザーが登録した７大アレルギーの情報を使って、選択した店舗で食べれるメニューをすぐわかるようにしました。
erbファイルでの記述をやめ、HTMLファイルで開発を進めたところサーバーからのJSONの取得に躓いてしまいました...
ローカル環境だけでテストをするのではなく、サーバーでのテストも細やかにすべきでした。
Github(erbファイルでの開発)
GANでアニメ画像の生成
上にある画像はDRAGANのみを使用した場合の結果です。
SRResNetとDRAGANを用いたものは、論文のようないい感じにはならなかったです
Github