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Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud VisionAPI」を以前から提供しています。 Cloud VisionAPIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表 2017-12-19Googleは、画像に対して技術面と審美面の両方で訓練できるCNN（Convolutional NeuralNetwork）ベースの画像評価モデル「NIMA（Neural Image Assessment）」を論文にて発表しました。NIMA：Neural Image Assessment本稿では、任意の画像に対して1から10（10が最高得点）の程度で評価の分布を生成し、スコアのそれぞれに尤度を割り当てるアプローチを提案します。 ユーザが技術的（ピクセルレベルの技術品質）に美しく、または審美的（美の本質）に美しく見えるような画像を予測するために訓練されたdeepCNNが紹介されます。 実験では、AVAなどの大
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