2020年9月19日 今日は、仙台市のスリーエム仙台市科学館で初めて、動物愛護団体に保護されている猫の譲渡会が開催されました。ご案内を頂いていたので、「仙台市人と猫との共生に関する条例」を作った鎌田城行市議と見学に行ってまいりました。 市の公共施設内での譲渡会は、仙台市動物管理センター(アニパル仙台)を除くとほとんど例がないそうです。 主催した「しっぽゆらゆら杜猫会」の橋本代表によると、これまではペットホテルや商店の駐車場などで譲渡会を開いてたものの、新型コロナウイルスの感染予防の観点から実施は困難と判断。より広い会場を探した結果、科学館の協力を得ることができたとのことでした。 会場は天井が高く風通しも良いスペースで、30頭以上の猫が里親を待っていました。避妊・去勢手術やワクチン接種などの有無のほか、猫の性格や注意事項などを記したメモも貼られていました。多くの家族連れが訪れ、次々と里親の「予約」シールがケージに貼られていました。 科学館の職員は、「動物愛護活動は科学館との相性が良く、来館者の増加にもつながる取り組み。今後も申し出があれば協力していきたい」と話していました。 コロナ禍の影響で、飼い主のいない猫や犬の殺処分を防ぐために不可欠な譲渡会の開催が難しくなっています。今回の仙台市科学館のような取り組みが、他の施設でも広がっていくよう推進していきたいと思います。
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出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/06/21 02:42 UTC 版) スリーエムジャパン株式会社 3M Japan Limited 種類 株式会社 略称 スリーエム 本社所在地 日本 〒 141-8684 東京都 品川区 北品川 六丁目7番29号 北緯35度37分26. 3秒 東経139度43分59. 9秒 / 北緯35. 623972度 東経139. 733306度 座標: 北緯35度37分26.
こんにちは 週末の夕方近くでしたが 孫のこうちゃんを連れて 2人で 科学館へ行ってきました 本当に久しぶりの科学館 何年ぶりでしょうか・・・ ナウマンゾウ・・・だったかな・・ 迫力あるゾウの化石 大きなゾウに ちょっとこうちゃん 怖い!感じ? 閉館2時間前くらいに 入館したので 空いていました 3階からの外のスロープ 高さがあるので 高いところが嫌いなこうちゃんですが こうちゃんよりも ずっと小さな子 が ペダルの無い 「キック自転車?」 に 乗って しかも 一人 で!! 楽しそう に登ってきたのをみて (怖がっている場合じゃ無いぞ〜 ) と・・・・ どうやら 元気をもらったようです(笑) 見えるのは 台原森林公園 上から眺めただけでしたが 緑がとっても綺麗な 大きな公園でした 本来ならば 今日から 仙台は夏祭りの七夕まつりの初日を迎えるところですが 残念ながら 今年はお祭りはありません 私が生まれて育ったこの59年の仙台で 初めての事ですね こうちゃんの願いを書いた短冊を ここに 飾ります いつもご訪問ありがとうございます
息子、塾の夏期講習真っ只中です。 一日3時間とはいえ、2週間ビッシリですが、 授業開始前や休憩時間に仲良しグループで消しピン大会して遊ぶために 張り切って通っています。 *ちなみに消しピンとは机の上で消しゴムを指ではじいて敵の消しゴムに当て落として遊ぶゲームです。 まあ、理由はともあれ、楽しく通ってくれてるので良しとします(^^; さて、そんな息子との二人旅2019夏休み編、その②です。 駅直結で便利なホテルメトロポリタン仙台イースト 「たんや善治郎」でお腹を満たし、宿泊先の ホテルメトロポリタン仙台イースト へ。 仙台駅東口直結のホテルです。 駅直結のホテルは初めて利用したのですが、着いてすぐに荷物を預けられるのは本当に便利でした! 伝統工芸品がズラリ!宿泊者専用ラウンジ ホテルメトロポリタン仙台イーストには宿泊者専用ラウンジがあり、朝5時から夜23時まで利用できます。 ラウンジでは、ドリンクバーが利用できます。 ラウンジの棚には、東北地方の伝統工芸品がズラリと展示されています。 宮城伝統こけしに、仙台箪笥などのほか、秋田の曲げわっぱや南部鉄器などなどが、 美し~くディスプレイされています。 隣にはフィットネスルームもあります。 お部屋からの眺めはトレインビュー 駅直結のホテルなので、当然ながらお部屋の窓からは駅が良く見えます。 ホームに次々やってくる電車が見えるので電車好きの子は喜びそうですね~。 浴室は嬉しいバス独立タイプ!絶対お湯に浸かりたい派の私はこれ大事です! 朝食も地元の素材を使用したものが多く、美味しかったです!☺ 笹かまぼこやずんだ餅もありましたよ! レストランの席も間隔が空いていてゆとりがあり、落ち着いて食べれました。 駅直結、子連れでも快適に過ごせるおススメのホテルです! 宮城県仙台市青葉区中央1-1-1 [地図] 2日目はスリーエム仙台市科学館へ 2日目はスリーエム仙台市科学館へ行きました。 息子が科学館が好きなので、春の旅でも名古屋市科学館へ行ってきました。 またいずれ記事にできればと思いますが、郡山への二人旅でも科学館に行っています。 科学館は天候に左右されることなく楽しめるのもいいですよね! 見どころ1・実物大の古代のゾウや恐竜の骨格標本が展示されています エントランスホールに展示されている飛行機。 東北大学が 「鳥人間コンテスト」 で優勝した際に使用したもの復元機だそうです。 4階にある、たくさんの標本や、仙台市で発掘された化石などが展示されている「自然史系展示室」 迫力ある標本がたくさんあります。 古代のゾウ🐘 アロサウルスの骨格標本 こちらは きのこの標本 。珍しいものがたくさん展示されていました。 五感で科学に触れる理工系展示室 同じフロアにある「理工系展示室」 見て、触って、実際に動かして、、と五感を使って科学を楽しめます。 珍しかったのはこちら↓ 香水作り体験 ができます!
畳み込みニューラルネットワークが着目している部位を可視化する方法 2020. 11.
畳み込みニューラルネットワークとは何かお分かりいただけましたか? 【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門 機械学習・深層学習の復習やPyTorchのライブラリの基本的な使い方など基礎的な内容から段階的にステップアップ
機械学習というのは、ネットワークの出力が精度の良いものになるように学習することです。もっと具体的に言えば、損失関数(モデルの出力が正解のデータとどれだけ離れているかを表す関数)が小さくなるように学習していくことです。 では、このCNN(畳み込みニューラルネットワーク)ではどの部分が学習されていくのでしょうか? それは、畳み込みに使用するフィルターと畳み込み結果に足し算されるバイアスの値の二つです。フィルターの各要素の数値とバイアスの数値が更新されていくことによって、学習が進んでいきます。 パディングについて 畳み込み層の入力データの周りを固定の数値(基本的には0)で埋めることをパディングといいます。 パディングをする理由は パディング処理を行わない場合、端っこのデータは畳み込まれる回数が少なくなるために、画像の端のほうのデータが結果に反映されにくくなる。 パディングをすることで、畳み込み演算の出力結果のサイズが小さくなるのを防ぐことができる。 などが挙げられます。 パディングをすることで畳み込み演算のサイズが小さくなるのを防ぐとはどういうことなのでしょうか。下の図に、パディングをしないで畳み込み演算を行う例とパディングをしてから畳み込み演算を行う例を表してみました。 この図では、パディングありとパディングなしのデータを$3\times3$のフィルターで畳み込んでいます。 パディングなしのほうは畳み込み結果が$2\times2$となっているのに対して、パディング処理を行ったほうは畳み込み結果が$4\times4$となっていることが分かりますね。 このように、パディング処理を行ったほうが出力結果のサイズが小さくならずに済むのです。 畳み込みの出力結果が小さくなるとなぜ困るのでしょう?
15%」という数値になりましたが、これは前回(多層パーセプトロン)の結果が「94. 「畳み込みニューラルネットワークとは何か？」を分かりやすく図解するとこうなる | スマートフォン・IT情報メディア. 7%」であったことに比べるとCNNはかなり性能が良いことがわかりますね。 次回はMNISTではなく、CIFAR10という6万枚のカラー画像を扱う予定です。乞うご期待! 参考文献 【GIF】初心者のためのCNNからバッチノーマライゼーションとその仲間たちまでの解説 pytorchで初めてゼロから書くSOTA画像分類器(上) 【前編】PyTorchでCIFAR-10をCNNに学習させる【PyTorch基礎】 Pytorchのニューラルネットワーク(CNN)のチュートリアル1. 3. 1の解説 人工知能に関する断創録 pyTorchでCNNsを徹底解説 畳み込みネットワークの「基礎の基礎」を理解する ~ディープラーニング入門|第2回 定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する 具体例で覚える畳み込み計算(Conv2D、DepthwiseConv2D、SeparableConv2D、Conv2DTranspose) PyTorch (6) Convolutional Neural Network
AI・機械学習・ニューラルネットワークといった言葉を目にする機会が多くなりましたが、実際にこれらがどのようなものなのかを理解するのは難しいもの。そこで、臨床心理士でありながらプログラム開発も行うYulia Gavrilova氏が、画像・動画認識で広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みについて、わかりやすく解説しています。 この記事へのコメント ( 記事に関するツイートを自動収集しています)
1. 学習目標 🔝 CNNの構造を理解し、各層の役割と層間のデータの流れについて理解する。 CNNの基本形 畳み込み層 プーリング層 全結合層 データ拡張 CNNの発展形 転移学習とファインチューニング キーワード : ネオコグニトロン 、 LeNet 、 サブサンプリング層 、 畳み込み 、 フィルタ 、 最大値プーリング 、 平均値プーリング 、 グローバルアベレージプーリング 、 Cutout 、 Random Erasing 、 Mixup 、 CutMix 、 MobileNet 、 Depthwise Separable Convolution 、 Neural Architecture Search(NAS) 、 EfficientNet 、 NASNet 、 MnasNet 、 転移学習 、 局所結合構造 、 ストライド 、 カーネル幅 , プーリング , スキップ結合 、 各種データ拡張 、 パディング 画像認識はディープラーニングで大きな成功を収め最も研究が盛んな分野です。ディープラーニングで画像データを扱うときには畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network、CNN)がよく使われます。このセクションでは画像データの構造やCNNの特徴について説明します。 2. 画像データの構造 🔝 画像データは縦、横、奥行きの3つの次元を持ちます。奥行きをチャンネルと呼びます。 また、色空間には様々な種類があります。よく使われるRGB画像ならば、赤と緑と青のチャンネルがあります。 HSV は、 色相 (Hue)と 彩度 (Saturation・Chroma)と 明度 (Value・Brightness)のチャンネルがあります グレースケール はモノクロでチャンネル数は1つです。 画像データの特徴として画像内の縦横の位置関係が重要な意味を持つという点があげられます。それは画素(ピクセル)の集まりが線や質感を生み出すことからも直感的に理解できます。このような特徴量を抽出するための研究によってCNNが発展しました。 3. ディープラーニングの仕組みをわかりやすく解説丨音声認識との関連は？｜トラムシステム. CNNの基本形 🔝 3. ネオコグニトロン 🔝 ディープラーニングによる画像認識の仕組みの発想の元になった ネオコグニトロン は1980年代に 福島邦彦 によって提唱されました。ネオコグニトロンは人間の 視覚野 (後頭部にある脳の部位)が2種類の 神経細胞 の働きによって画像の特徴を抽出していることをモデルとしています。 単純型細胞(S細胞):画像の濃淡パターンから局所の特徴量を検出する 複雑型細胞(C細胞):位置ずれ影響されないパターンを認識する ネオコグニトロンは視覚野にある階層構造(S細胞とC細胞の機能を交互に組み合わせた構造)を採用しました。 画像元: 論文 この構造によってネオコグニトロンでも画像から様々なパターンを認識できるようになっています。 後々のCNNもこれに似た構造を持っていますが、ネオコグニトロンでは誤差逆伝播法は使われませんでした。 3.