MotoJapan's Tech-Memo

技術めも

tensorflow

【行動認識 #9】t-SNEをtensorboard(Embedding Visualization)で可視化

今回はtensorboardのEmbedding Visualization対応コードを実装し、センサーデータ入力にt-SNEを可視化してみた。センサー系の文脈ではこれの続き 【行動認識 #6】tensorflowでCAE(Convolutional Auto-Encoder)を実装してみた - MotoJapan's Tech-Memo行動認…

【行動認識 #8】OpenPoseのBodyParts推定をTensorFlowでCPU実行する方法 (Linux : Ubuntu 16.04 LTS)

OpenPoseのBodyParts推定をTensorFlowでCPU実行する方法について。(想定環境はUbuntu 16.04 LTS)どうしてもTensorFlowで動かしたい人はやってみてもいいかも。(そんな人いる?) 個人的にはTensorFlowのアーキテクチャの方が好きですが。OpenPoseの大枠を…

【行動認識 #6】tensorflowでCAE(Convolutional Auto-Encoder)を実装してみた

これの続き 【行動認識 #5】データ量別でCNNの性能差 - MotoJapan's Tech-Memo 今回はCAEの実装をしてみた。 CAEってなに? CAEとは、Convolutional Auto-Encoderの略で、次元削減/圧縮テクニックの1つである。 AE(Auto-Encoder)のConvolutional版ということ…

【行動認識 #5】データ量別でCNNの性能差

これの続き 【行動認識 #4】Subjectを考慮してCNN層数別で性能差を確認 - MotoJapan's Tech-Memo 学習データ量別で確認してみる。 概要 もともとの総データ数は、7344件。 7344件 ⇒ ( 7344 x 128 [samples] / 50 [Hz] ) + 0.5 [overwrap rate] ⇒ 2.6 [hour] …

【行動認識 #4】Subjectを考慮してCNN層数別で性能差を確認

これの続き 【行動認識 #3】機械学習/深層学習で人間行動認識 ~CNNしてみる~ - MotoJapan's Tech-Memo前回はtrainデータでSubject未考慮で精度を検証した。(trainデータ内) その精度は、93.43%今回はtrain/testのそれぞれを使って評価 加えて、Convoluti…

【行動認識 #3】機械学習/深層学習で人間行動認識 ~CNNしてみる~

これの続き 【行動認識 #2】機械学習/深層学習で人間行動認識 ~データ確認~ - MotoJapan's Tech-Memoやりたいことの1つでもあるtensorflowを使った。 結果 1. 精度 下記条件で検証して、精度としてはCNN(Convolutional Neural Network)で93.43%程度でた。…