Accord.NET Framework:C#で使える機械学習ライブラリ

機械学習系のライブラリを調べてたら、C#で使えるライブラリを見つけた。
http://cabbalog.blogspot.jp/2015/12/machine-learning-with-cs.html

Accord.NET Frameworkは名前の通り、.NET環境で使える機械学習ライブラリ。
音響処理+画像処理+機械学習のライブラリとなっており、Hidden Markov Model(隠れマルコフモデル)やDeep Neural Networkもできるらしいぞ。(良く解ってない)

Accord.NET Framework

Accord.NET Framework

Accord.NET Frameworkは、C#製のオーディオ・画像処理ライブラリも組み合わさった.NET機械学習フレームワークです。コンピュータビジョン、コンピュータオーディション、信号処理、統計のアプリケーション製品を構築するための完全なフレームワークであり、商用利用も可能です。
広範囲にわたるサンプルアプリケーション群をすぐに試すことができます。豊富なドキュメントとwikiも役立つでしょう。

Accord.NETは.NETでの科学計算のフレームワークです。このフレームワークは、統計的データ処理、機械学習、パターン認識、コンピュータビジョン、コンピュータオーディション等、幅広い科学計算アプリケーションを含む複数のライブラリから構成されています。
このフレームワークは、多くの確率分布、仮説検定、カーネル関数をサポートし、最も一般的なパフォーマンス測定技術をサポートします。


スポンサーリンク

ライセンスは GNU Lesser Public License v2.1
ソースコードがGitHub上で公開されている。
https://github.com/accord-net/framework


スポンサーリンク


YouTubeにサンプルアプリの動作デモ動画がいくつかある。



モジュールの一覧を見ると、名前空間Accord.MachineLearningというのが見つかるね。
http://accord-framework.net/docs/html/R_Project_Accord_NET.htm

ライブラリの使い方チュートリアルも充実してるっぽい。
https://github.com/accord-net/framework/wiki/How-to-use

UnityでAccord.NET Frameworkを使う

で、気になるのはUnityでも使えるのか、という点ですよね。
少し調べたら、Unity5.5でAccord.NETを動作させるチュートリアルがあった。↓
http://1darray.com/blog/2016/11/04/using-accord-net-with-unity/

このチュートリアルでは機械学習要素は使わずに、単純に画像処理ライブラリとして利用しているだけだけど、ライブラリの中にある.NET2.0用のdll群をUnityの“Assets/Plugins/”ディレクトリに突っ込めばいけるようですね。
単純にUnityで使える画像処理・音響処理ライブラリと捉えても便利そう。



スポンサーリンク

関連記事

Raspberry PiでIoTごっこ
組み込み向けのWindows OS 『Windows Embedded』
Python for Unity:UnityEditorでPythonを使えるパッケージ
U-Net:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
Unite 2014の動画
OpenCVでPhotoshopのプラグイン開発
顔画像処理技術の過去の研究
GAN (Generative Adversarial Networks):敵対的生成ネットワーク
Webスクレイピングの勉強会に行ってきた
Netron:機械学習モデルを可視化するツール
Raspberry Pi
Raspberry Pi 2のGPIOピン配置
スクラッチで既存のキャラクターを立体化したい
trimesh:PythonでポリゴンMeshを扱うライブラリ
UnityでPoint Cloudを表示する方法
Managing Software Requirements: A Unified Approach
データサイエンティストって何だ?
PyDataTokyo主催のDeep Learning勉強会
Cartographer:オープンソースのSLAMライブラリ
python-twitterで自分のお気に入りを取得する
プログラムによる景観の自動生成
Model View Controller
PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network):ディープラーニングによ...
SSII 2014 デモンストレーションセッションのダイジェスト動画
Kinect for Windows V2のプレオーダー開始
AfterEffectsプラグイン開発
ブラウザ操作自動化ツール『Selenium』を試す
全脳アーキテクチャ勉強会
Raspberry Pi 2を買いました
MLDemos:機械学習について理解するための可視化ツール
BlenderのPython環境にPyTorchをインストールする
ニューラルネットワークで画像分類
Webサイトのワイヤーフレームが作成できるオンラインツール
第25回コンピュータビジョン勉強会@関東に行って来た
Geogram:C++の3D幾何アルゴリズムライブラリ
ZBrushのZScript入門
iOSデバイスのためのフィジカル・コンピューティングツールキット『konashi(こなし)』
OpenCVのバージョン3が正式リリースされたぞ
SegNet:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
Javaで作られたオープンソースの3DCGレンダラ『Sunflow』
Boost オープンソースライブラリ
機械学習に役立つPythonライブラリ一覧

コメント