【DeepLearning】ご注文はDeepLearningですか？？ => 画像注文の多い料理店
ごちうさキャラ版の分類器をDIGIT上のGoogLeNetモデルで
Caffeフレームワークで作ってみました。
作るなら物語シリーズ版の方を深めていったほうが面白いかと思ったんですが
参考にさせてもらったページのコードを実行すると
大量のごちうさ画像が作成されるのでどう処理したものかと思い
結局作った方が良かろうと思った次第です。
参考ページ
今回は大量の画像を一斉に判別する方法で表示してみました。
判定対象のpngファイルがおいてあるディレクトリが実際にはキャラのラベル名となります。
精度よく判別出来てる
他のテスト結果も130-150枚の学習画像でほぼ96-99%の精度で判定できていましたが
千夜の枚数は例のごとく少なかった為(19枚) 46.93%の値で判別されていました（正解でしたが精度が低い）
26枚の学習画像を使ったシャロの精度が85%くらいの精度といった状態。
ココアとかはこんな顔でもちゃんと判定する。
素晴らしい精度をみせています。
こうしたシステムの単純な用途としては
著作権違反の動画の発見とかオープンなコンテンツの検索にも使えるでしょう
コンテンツの製作者は動画コンテンツ制作時にこのシステムに
自社のキャラクターを登録しておけば
ウェブ上の画像や動画は簡単に検索でひっかけられるようになるでしょう。
Googleさんさすがやでぇ
今回私が学習させた分類器は単純にニューラルネットのモデルが違うだけで
やってる内容はkivantiumさんのものと大差ないと思います。
化物語の公式動画使ってキャラクター判別動画の作成まで出来たらいいな
ディズニー版の分類器とか作ってディズニーにシステムライセンス販売しよう
（￣ー￣）ﾆﾔﾘ