Keras Documentation
Keras is now available for JAX, TensorFlow, and PyTorch! Read the Keras 3.0 release announcement "Keras is one of the key building blocks in YouTube Discovery's new modeling infrastructure. It brings a clear, consistent API and a common way of expressing modeling ideas to 8 teams across the major surfaces of YouTube recommendations." Maciej Kula Staff Software Engineer - Google "Keras has tremendo
Keras - Wikipedia
Kerasは、Pythonで書かれたオープンソースニューラルネットワークライブラリである。MXNet（英語版）、Deeplearning4j、TensorFlow、CNTK、Theano（英語版）の上部で動作することができる[2][3]。ディープニューラルネットワークを用いた迅速な実験を可能にするよう設計され、最小限、モジュール式、拡張可能であることに重点が置かれている。プロジェクトONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) の研究の一部として開発された[4]。中心的な開発者、メンテナはGoogleのエンジニアのFrançois Cholletである。 2017年、GoogleのTensorFlowチームは、TensorFlowのコアライブラリにおいてKerasをサポートすることを決定した
Caffeで超軽量な "Semantic Segmentation" のモデルを生成する Sparse-Quantized CNN 512x1024_10MB_軽量モデル_その１ - Qiita
Caffeで超軽量な "Semantic Segmentation" のモデルを生成する Sparse-Quantized CNN 512x1024_10MB_軽量モデル_その１PythonDeepLearningCaffeSemanticSegmentationセグメンテーション ◆ はじめに 先月ようやく、今時のGPU付きのノートパソコンを購入できたので、本格的に趣味でDeepLearningに取り組めるようになった。 ただ、セマンティック・セグメンテーションに興味を持ってあれこれとモデルを作り始めてみたものの、最終生成されたモデルのサイズが 500MB とか、200MB とか、ロースペック端末では現実的に利用不可能な巨大なサイズとなることが分かり、途方に暮れていた。 都合上、 Pure Caffe や Pure Tensorflow 、あるいは、それらの派生フレームワーク で実装でき
Docker版のRefineDetで物体検出してみる - Qiita
RefineDetとは Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection ⇒ RefineDet (Shifeng Zhang, Longyin Wen, Xiao Bian, Zhen Lei, Stan Z. Li：2017/11/18) ソースはこちらから。 物体検出アルゴリズムのひとつで、SSDよりやや速度は劣るが、認識精度が高い。 Two-Step Cascaded Regressionという仕組みで、 より小さな物体に対しての認識が可能なようです。 ※以下の記事で日本語でも解説されているので、是非ご一読ください。 リアルタイム物体検出向けニューラルネット、SSD(Single Shot Multi Detector)及びその派生モデルの解説 その他のアルゴリズムと比べるとこんな感じ。 System VOC200
万年アドベントカレンダーを実装した（OpenCV+Deep Neural Network+RoBoHoN） - Qiita
はじめに この記事は OpenCV Advent Calendar 2017 の 20日目の記事です。 (12/20 PM 追記) SHARP 公式さんから言及をいただきました、ありがとうございます！ オーナーさんによるロボホンのアプリ実装例 → 万年アドベントカレンダーを実装した（OpenCV+Deep Neural Network+RoBoHoN） https://t.co/HmoOC2Rvps — SHARP シャープ株式会社 (@SHARP_JP) 2017年12月20日 アドベントカレンダーを開け続けたい 今年初めて、我が家にリアル・アドベントカレンダーが導入されて、毎日たのしく開けています。 X'mas が近付き、のこり日数も少なくなってきて、懸念される「家族のアドベントカレンダー・ロス」の解決策として、開け続けられる万年アドベントカレンダーを実装しました。 ロボホンがカレンダ
OpenCVに含まれる深層学習ベースの顔検出 - Qiita
2022年時点で利用可能なOpenCVの顔検出・顔照合のサンプルへの記事があります。 OpenCVに加わった深層学習ベースの顔検出・顔照合のデモ用のサンプル 記述が古くなっていることに気づきました。 リンクが壊れています。 OpenCV のdnnの配下のスクリプトが大幅に変わったようです。 # This script is used to estimate an accuracy of different face detection models. # COCO evaluation tool is used to compute an accuracy metrics (Average Precision). # Script works with different face detection datasets. 最近 OpenCVの中に深層学習ベースの顔検出があることに気づいた。
MacOS+docker+Caffeで画像分類 - Qiita
やること ゴリラの画像とチンパンジーの画像を分類してくれる分類器を作ろうと思います。 ゴリラの画像16枚、チンパンジーの画像16枚で試してみます。 環境 OS X El Capitan 10.11.6 今回はMacOSにDockerでCaffeを導入しようと思います。Ubuntuで導入した方が色々とよさそうな感じだったんですが、今回はDockerの使い方と軽くCaffeを触りたかっただけなのでMacOSにしました。 docker version Client: Version: 17.09.1-ce API version: 1.32 Go version: go1.8.3 Git commit: 19e2cf6 Built: Thu Dec 7 22:22:25 2017 OS/Arch: darwin/amd64 Server: Version: 17.09.1-ce API vers
Deep LearningフレームワークのトレンドをGitHubリポジトリから自動で取得する - Qiita
Deep Learningフレームワークの最新のトレンドを調べたいと思い、現時点の情報をGitHubリポジトリから自動で取得するpythonスクリプトを作りました。 取得する情報 各リポジトリに対して、以下の情報を取得します。 Starの数 Forkの数 Issueの数 情報を取得するリポジトリ 以下のフレームワークのトレンドを取得します。 Tensorflow Chainer Caffe 実行環境 Ubuntu 16.04 LTS Python 3.6.0 jqコマンド（sudo apt-get install jq） スクリプト import subprocess def res_cmd(cmd): return subprocess.Popen( cmd, stdout = subprocess.PIPE, shell=True).communicate()[0] # targets
Autowareのcv_trackerでビルドエラー解決メモ - Qiita
... fatal error: caffe/caffe.hpp: No such file or directory Proto-files Now protobuf files ARE NOT copied to <caffe_root>/include/caffe/proto anymore. Instead they are generated to <build_dir>/include/caffe/proto. Know one may include old headers, but this is interest rates to payback of technical debt appeared due to incorrect original cmake scripts design. Also removed them from .gitignore
RasPi : Movidius ニューラル・コンピュート・スティックで遊ぶ♬ - Qiita
このIntel® Movidius™ Neural Compute Stickは、イメージ最高。。。１万円でRasPiが高性能なDLマシンになっちゃう♬ ということで、半年以上たったので安定しているはずということで試してみました。 というか、RasPi使っていろいろ物体検出とかやれそうだなということで期待してやってみました。 結果から書くと、出来ました！ 残念ながら、ここにたどり着けたのは幸運だったかもしれません。 ということで、苦労話は無しで、マネしてもらえればほぼ出来ると思います。 ※参考はたくさんありますが、。。すべての記載は控えます メモリは４GB以上空きがないと厳しいと思います。 ※ウワンはSTRETCH完了時２GB残ってましたが、途中削除しつつ進めましたが最後はぎりぎりになりました やるべきこと （１）ほぼ公式のとおりやる Intel® Movidius™ NCS Quick
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https://keras.io/layers/normalization/
Keras documentation: Core layers
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Caffeで回帰をしてみる - deploy(予測)編 - - Qiita
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cuDNN v6.0でssdcaffeをビルドする時に詰まった事メモ - Qiita
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