changlikesdesktop https://blog.hatena.ne.jp/changlikesdesktop/ オッサンはDesktopが好き https://changlikesdesktop.hatenablog.com/ 機械学習 DAGM画像をAutoEncoderにかけてみます． 内容的には，これ*1とこれ*2をドッキングしただけです． mnistの場合*3と異なるのは，傷がある場所を1，傷が無い場所を0とするラベル画像を使っている事です． # label # trnLABEL = [] tstLABEL = [] # defection data x = np.linspace(1.0, 511, IMG_SIZE) y = np.linspace(1.0, 511, IMG_SIZE) label1 = open('./data/Class1_def/labels.txt', 'r') for k in rang… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fchanglikesdesktop.hatenablog.com%2Fentry%2F2019%2F05%2F03%2F172218" title="Deep Learning: AutoEncoderで傷検出してみる - オッサンはDesktopが好き" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/changlikesdesktop/20190503/20190503164242.png Hatena Blog https://hatena.blog 2019-05-03 17:22:18 rich https://changlikesdesktop.hatenablog.com/entry/2019/05/03/172218 1.0 100%