本稿は「ml5-examples/p5js/KNNClassification/KNNClassification_Video」で公開されているサンプルコードの解説です。 次のリンクをクリックすると、実際の動作を確認する […]
続きを読む月: 2019年1月
10_2：ml5.KNNClassifier()の簡単な例 ml5.js JavaScript
ml5.jsのサンプルページには、ml5.KNNClassifier()の例があがっていないので、以下に簡易化した例を示します。 注意 おそらくじきに解決されるものと思われますが、本稿執筆時点では、ml5.jsの新しいバ […]
続きを読む10_1：KNN クラス分類 ml5.js JavaScript
本稿は、「ml5-examples/p5js/KNNClassification」で公開されているサンプルを元に、k近傍法(k-nearest neighbor algorithm, k-NN）と呼ばれる方法で、クラス分 […]
続きを読む9_5：king – man + woman = queen ml5.js JavaScript
Word2vecの有能性を物語る有名な例として、king – man + woman = queenがあります。これは、(単語の意味の上で)kingからmanを引いて、それにwomanを足したものはqueen […]
続きを読む9_4：ml5.word2vec()サンプル ml5.js JavaScript
ml5.jsのWord2vecサンプルは「ml5-examples/p5js/Word2Vec」にあります。以下はサンプルで使用されているデータ(wordvecs10000.json)を使用した、ml5.word2vec […]
続きを読む9_3：似ているか？ 似ていないか？ ml5.js JavaScript
以下は、「単語の意味をベクトルで表現する」を理解するための、”適切ではないかもしれない”簡易的な例です。 「old woman」と「aunt」は、どちらも同じ女性で年もとっているという点で、「old woman」と「gi […]
続きを読む9_2：Word2vecとは？ ml5.js JavaScript
Word2vecとは、グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した、単語の意味をベクトルで表現する方法で、自然言語処理と呼ばれる技術分野に属します。 そもそも「単語の意味をベクトルで表現する」というのが理解に苦し […]
続きを読む9_1：Word2vec(単語の意味をベクトルで表現する) ml5.js JavaScript
word2vec() Word2vecは、単語の分散表現(Word Embeddings)に使用される、関係性のモデルのグループです。このメソッドを使用すると、任意の入力ベクトルに対してベクトル演算を実行することができま […]
続きを読む8_2：YOLOとp5.jsによるリアルタイム物体検出 ml5.js JavaScript
本稿は「ml5-examples/p5js/YOLO」で公開されているサンプルの解説です。 次のリンクをクリックすると、実際の動作が確認できます。「YOLOとp5.jsによるリアルタイム物体検出」 HTML <!D […]
続きを読む8_1：YOLO ml5.js JavaScript
YOLO() You only look once (YOLO、見るのは一度だけ) は最先端のリアルタイム物体検出システムです。 作成者のWebサイトから： これまでの検出システムでは、検出の実行に分類器やローカライザが […]
続きを読む7_3：ビデオに対するPoseNetサンプル(１人の姿勢検出) ml5.js JavaScript
本稿は「ml5-examples/p5js/PoseNet/PoseNet_webcam」で公開されているサンプルの解説です。 コンピュータにとって、ビデオはつながった静止画を高速で表示することと同じなので、ビデオに映っ […]
続きを読む7_2：画像に対するPoseNetサンプル(１人の姿勢検出) ml5.js JavaScript
本稿は「ml5-examples/p5js/PoseNet/PoseNet_image_single」で公開されているサンプルの解説です。 次のリンクをクリックすると、実際の動作が確認できます。「画像に対するPoseNe […]
続きを読む7_1：PoseNet (姿勢検出) ml5.js JavaScript
poseNet() PoseNetは、リアルタイムでの人間の姿勢推定が行える機械学習モデルです。 PoseNetは単一の姿勢推定にも複数の姿勢推定にも使用できます。これは、イメージやビデオの中に人が１人だけいることが検出 […]
続きを読む6_1_2：p5.jsを使ったビデオ画像の画風変換サンプル(Style Transfer) ml5.js JavaScript
本稿は「ml5-examples/p5js/StyleTransfer/StyleTransfer_Video」で公開されているサンプルの解説です。 次のリンクをクリックすると、実際の動作が確認できます。「p5.jsを使 […]
続きを読む6_1_1：p5.jsを使った画像の画風変換(Style Transfer) ml5.js JavaScript
本稿は「ml5-examples/p5js/StyleTransfer/StyleTransfer_Image」で公開されているサンプルの解説です。 次のリンクをクリックすると、実際の動作が確認できます。「p5.jsを使 […]
続きを読む6_1：画風変換(Style Transfer) ml5.js JavaScript
styleTransfer() 画風変換(Style Transfer)は、ある画像のスタイルを別のスタイルに変換できる、機械学習の技術です。これには２つのステップがあり、まずはモデルを特定のスタイルに対して訓練する必要 […]
続きを読む5_1_3：鼻歌音程モニター ml5.js JavaScript
AndroidやiOSアプリの「ボーカル音程モニター」にヒントを得て、「鼻歌音程モニター」なるものを試作しました。 これはピッチやMIDI番号、音程の取得までは前の「5_1_2：ピッチ抽出ピアノ」と同じで、ピッチの数値を […]
続きを読む5_1_2：ピッチ抽出ピアノ ml5.js JavaScript
本稿は「ml5-examples/p5js/PitchDetection/PitchDetection_Piano」サンプルの解説です。 下記リンクをクリックすると、実際の動作が確認できます。このサンプルを試すには、 マ […]
続きを読む5_1_1：ピッチ抽出(Pitch Detection)サンプル ml5.js JavaScript
本稿は「ml5-examples/p5js/PitchDetection/PitchDetection」サンプルの解説です。 下記リンクをクリックすると、実際の動作が確認できます。このサンプルを試すには、 マイクを接続し […]
続きを読む5_1：ピッチ抽出(Pitch Detection) ml5.js JavaScript
pitchDetection() ピッチ抽出アルゴリズムは、音声信号のピッチや基本周波数を推測する方法です。このメソッドを使用すると、訓練済みの機械学習ピッチ抽出モデルを使って、サウンドファイルのピッチを推測することがで […]
続きを読む