Deep Learning | そう備忘録

カテゴリー: Deep Learning

Deep Learningに関する記事

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cuDNN 8.2.2のダウンロードとインストール

cuDNN Ver 8.2.2.26 をダウンロード&設定した時の備忘録。cuDNNはDNN(Deep Neural Network)用の GPU アクセラレーションライブラリー(高速に GPU を使用する為のライブラリー)だ。NVIDIA Developerに登録すると最新バージョンをダウンロードすることが出来る

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TensorFlowのインストールと最新版へのバージョンアップ(バージョン指定など)

Windows パソコンにインストールしていた TensorFlow のバージョンが Ver 2.3 だったので Ver 2.6 にアップデートした時の備忘録。その他に特定のバージョン指定でのバージョンアップやまっさらな状態からのインストールコマンドについて紹介している。

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CUDA Toolkit のインストール(Ver 10.0 → 11.4)

CUDA(Compute Unified Device Architecture)はNVIDIAが開発・提供している高性能のGPUアクセラレーションアプリケーションを作成するための開発環境の事。自分は既にVer 10.0をインストールしていたのだがVer 11.4 をインストールしたので備忘録として記事にしておく。

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RaspberryPi 3 Model B+でIoT監視カメラをつくる(その9 物体検知時のスコアとボックスの表示)

ラズパイとカメラとモーションセンサーで動きがあった時だけ録画するAI/IoT監視カメラを作成した時の記事

検知した物体の検知スコアをLINEに表示するようにした、Deep Learningでの誤検知(葉っぱの影を人と誤検知など)を減らす工夫をした、物体検知した場所をバウンディングボックスで囲むの修正を行った。

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PyDotPlusとGraphvizのインストール(Windows10、Python環境)

Windows 10、Python 3.8.5の環境にPyDotPlusとGraphvizをインストールした時の備忘録。Graphviz は DOT言語で記述されたグラフ構造を描画オープンソースのツールだ。pythonから使用する為には DOT言語で出力する必要があるので PyDot とセットでインストールした。

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PyTorchによるSSD Mobilenetでの転移学習(Jetson Nano)

NVIDIAのJetson Nano 2GB 開発者キットで転移学習をやってみた時の備忘録。PyTorchとOpenImages Dataset の画像を使ってSSD-Mobilenet に新たにリンゴ、オレンジ、バナナ、イチゴ、ブドウ、洋梨、パイナップル、スイカの画像を学習させた。

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Jetson Nano で物体検知時にセマンティックセグメンテーションを試してみた

NVIDIAのJetson Nano 2G 開発者キットでセマンティックセグメンテーションでの物体の検知をやってみた。物体の検知はバウンディングボックスという四角い枠で囲むやり方とセマンティックセグメンテーションといってピクセル単位で物体の輪郭を識別する技術がある。

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NVIDIAのJetson Nano 2G 開発者キットでカメラに写った物体の検知をやってみた

NVIDIAのJetson Nano 2GB 開発者キットを購入したので静止画像を読み込んで画像に写っている物体をバウンディングボックス(四角い枠)で囲んで検知して、その物体の名称を推論したり、Jetson NanoにUSB接続したWEBカメラに写っている物体のリアルタイムでの推論などを試してみた。

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NVIDIAのJetson Nanoで「ディープ・ラーニングによる画像分類」をやってみた

NVIDIAのJetson Nano 2GB 開発者キットを購入したのでDeep LearningによるImageNetの画像分類をやってみた。WEBカメラに写ったモノ(ペットボトル)を分類したり画像(戦闘機)を読み込んで何が写っているのかを分類する。ネットワークはGoogleNetで試したが複数のネットワークが可能