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会話術
masaeng.hatenablog.com
前回、ラズパイでハードウェアを制御する方法の勉強をスタートしました。 masaeng.hatenablog.com 少し間が開いてしまいましたが、第二回目はUART通信です。 UARTはマイコンのデバッグ用通信やデバイス間通信などによく使われていますね。ラズパイでUARTを使う方法を調べましたので、必要な時にすぐ使えるように整理しておきたいと思います。 UARTとは? UARTはUniversal Asynchronous Receiver Transmitterの略で、非同期方式による通信です。UARTの信号線は送信用のTXDと受信用のRXDの2本です。 規格の詳細は割愛しますが、こちらのサイトに詳しく書かれています。 tri-s.world.coocan.jp ラズパイとデバイスの接続 ラズパイでUARTを使用するにはデバイスと以下のように1対1で接続します。 ラズパイのUART端子は
前回のYOLOv2に引き続き、今回はYOLOv3を動かすことにチャレンジしましたので、実施内容を記録しておきます。 masaeng.hatenablog.com フレームワークはKerasを用います。 動作環境 OS:Windows 10 Home (64bit) Python 3.5 Anaconda 4.2.0 Keras 2.2.4 手順 ①GITHUBに上がっているこちらの学習済みモデルをダウンロードし、任意の場所に解凍します。 https://github.com/mashyko/keras-yolo3 <学習済みモデル> 入力画像サイズ:416x416 学習データセット:COCO classes 検出クラス:80クラス "person", "bicycle", "car", "motorbike", "aeroplane", "bus", "train", "truck", "
前回の更新からだいぶ間が開いてしまいましたが、また勉強したことのアウトプットを再開していきます。 今回は今までとはちょっとテイストが変わりますが、表題の通り、AIに関して何も知らなかった私がどのようにAIを勉強して理解できるようになったかを書いていきたいと思います。これからAIやDeep Leaningを始めたいという方の参考になれば幸いです。 背景知識 まず、AIを始める前にやっていたことをご紹介します。 職業は家電メーカーのハードウェアエンジニア。主な担当は電気回路設計やデジタル信号処理。ソフトウェアは大学の時に授業でC言語を習った程度で、実務で使ったことはほとんどなし。 上司からの無茶ぶり 約2年前、突然、当時の上司から「うちの商品にAIを乗せたい。どうすれば作れるか調べて動くものを作れ」という無茶ぶりを受ける。当時開発部隊の中にAIが分かる人は誰もおらず、どこから手をつければいいか
久しぶりにGITHUBで公開されているDeep Learningのネットワークを動かしてみました。今回はtensorflowのソース内にあるstruct2depthです。慣れていればどうってことないのでしょうか、初見でつまずいてしまったので、手順を記録しておきます。 struct2depthとは? Google Brainが開発した、単眼カメラから深度とエゴモーション(カメラ自身の動き)を推定する手法です。取得するのが難しい、距離の正解情報を必要とせずに距離推定器を学習させることができるのが特徴です。 プロジェクトサイト https://sites.google.com/view/struct2depth 動作環境 ● OS : Windows 10 Home (64bit) ● Python 3.5 ● Anaconda 4.2.0 ● Tensorflow 1.12.0 手順 ① GI
YOLOやSSDなどディープラーニングのネットワークをいくつか試してきましたが、 今回は顔認識のニューラルネットワークであるFaceNetを動かしてみましたので 手順を記録しておきます。 FaceNetの概要 FaceNetは2015年にGoogleが発表した顔認証用のニューラルネットワークです。 FaceNetの論文はこちらから参照できます。 https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf Siamese Network FaceNetはSiamese(シャム) Networkをベースにしており、 入力画像がどのクラスに属するかではなく、 画像同士が似ているか似てないかを表す距離を学習します。 クラスに分類する場合、候補となる人のどれに当たるかを分類することになるため、 各人の画像を大量に収集して学習する必要があります。 さらに、候補者が増えた場合は、再学習が必
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