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大谷翔平
punyo-er-met.hateblo.jp
C#を初めて触って簡単なところにもかかわらず躓いたのでメモ。サンプルアプリはページ下部にGitHupへのリンクがあるのでそちらから。 0.作成するプログラム あるウィンドウ上のボタン操作によって表示画面が切り替わるプログラム。イメージ(完成品)は以下の通り。 ↓button1を押す button2を押す↑ 初心者的感覚で上の動作を言語化すると「C#のフォームアプリケーションでウィンドウ内の画面遷移をしたい」だったのだが、これらのキーワードではなかなか思い通りのページに辿り着けなかった。より良い実装も存在するように思うが、ページ数が少ないうちは結構簡単でいいと思っている。 1.プロジェクト作成 Visual Studio 2013の場合はプロジェクトを新規作成し、C#のWindowsフォームアプリケーションを選択する。 フォーム上にPanelコントロールを画面いっぱいに配置。このPanel
一般物体検出で有名なFaster RCNNのデモを動かす。基本的にはREADME.mdに沿って実施すれば問題ない。 1.Faster RCNNレポジトリのコピー gitでFaster RCNNのレポジトリをコピーする。コピーしたディレクトリを$FRCNNとする。 $ git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 2.Cythonモジュールのビルド $ cd $FRCNN/lib $ make 3.Caffeとpycaffeのビルド $ cd $FRCNN/caffe-fast-rcnn $ cp Makefile.config.example Makefile.config $ vim Makefile.config Makefile.configの編集。 WITH_PYTHON_LAYER :
他の人が作成し、アップロードしているモデルを利用する。 今回は手始めにVGG16のネットワークとモデルをダウンロードし、Caltech101のデータをかけてみる 1.ネットワーク定義ファイルのダウンロード 多くの研究結果がModel Zooで公開されており、GitHub Gistでダウンロードできる(Caffe内のダウンロード専用のスクリプトを使う) まず、Model Zoo(Model Zoo · BVLC/caffe Wiki · GitHub)でVGG16のページを探し、readme.mdのGist IDを確認する ILSVRC-2014 model (VGG team) with 16 weight layers · GitHub IDが確認できたらスクリプトを使ってダウンロードする。 ※以下、$WORKのフォルダで作業するものとする $ cd $WORK $ $CAFFE_HOM
Windows環境でCaffeを利用できるようにする。基本的にはダウンロードしたCaffeのREADME.mdをそのままなぞっている。面倒なライブラリ周りをあまり気にしなくてよくなっているのでUbuntuより簡単かもしれない。 1.Visual Studio 2013をインストール 今回は Community 2013 を利用。最初、2015でも試してみたが後の CUDA 7.5 のインストール時に2015はサポートしていないと警告が出たので諦めた。以下のサイトからインストーラーをダウンロードし、実行。時間がかかる。 Downloads | Visual Studio Official Site 2.CUDA 7.5をインストール 次項でダウンロードするCaffeでCUDA 7.5がデフォルト設定になっていたのでそれに従ってCUDA 7.5をインストール。以下のサイトからインストーラーをダ
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