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
物体検出モデルSSDの派生ーPeleeモデルの実力はいかに？ - Qiita
はじめに 今回は、今年（2018）の４月に発表された、物体検出モデルPeleeについて調べてみました。 Peleeについて Peleeの論文のタイトルは、「Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices」です。 タイトルの通り、モバイル端末でのリアルタイムでの物体検出に適したモデルらしいです。 つまり、処理速度を上げつつ、モデルの大きさ（パラメータ数）を抑えたモデルらしいです。 Peleeモデルのテクニック PeleeモデルはDenseNetベースのモデルで、これをSSDと組み合わせたようです。 [Densely Connected Convolutional Networks](https://arxiv.org/pdf/1608.06993v3.pdf) Peleeの主なテクニックとして、以下のようなものが上げら
Windows10でCaffeを扱う - Qiita
Caffeを使ってみた Caffe2があるのですが、WindowsではGPUで現状（2018.6）は使うことが出来ないので、Caffeにしました。 WindowsのCaffeはビルドなどしても良いのですが、バイナリバージョンが公式で出ているので、動かすだけであれば簡単です。 以下の手順で動かしていきます。 学習画像、テスト画像、評価画像の3種類を用意する データベースを作る 平均値画像を作る 学習する 評価する はじめに はじめに，Windows版のCaffeを入手します。 かつては，ビルドなどをしなければならないのですが，とりあえずいろいろと改良しなければビルド版を入手したらOK GPU，CPUなど好きなものをダウンロードしてください。 プログラムはここ ダウンロード後は解凍して、フォルダの中に[tools]と[example]のフォルダを作成しておきましょう。 [tools]には、後に
NVCaffe 0.15をWindowsでビルド(GPU対応) - Qiita
NVIDIA主催のAI講習でAI開発の手ほどきを受けてウキウキの会社員のみなさんがいきなりぶち当たる壁「Linux機」の手配。おじさんはそんな辛い気持ちよくわかります。 そんな事情はわかりつつ、NVIDIA DIGITS 6.0をWindowsで使う！ - 夜間飛行ではwindows版BVLC/CaffeでDIGITSを動かしたのですが、オリジナルがビルドできないのって気になります。 cmakeの扱いやCIツールのお勉強、WindowsとLinuxの差異へのさらなる習熟を目指してNVIDIAのNVCaffe 0.15をWindows機向けにbuildしましたのでご報告です。 とりあえずバイナリ欲しい人向け この辺にリンク貼っておいたんで… Prebuild binariesから持っていってくだされ。 caffe/README.md at caffe-0.15-win · Chachay/c
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Caffeで回帰をしてみる - deploy(予測)編 - - Qiita
【Caffe】HDF5 Data Layer向けのHDF5データを作ってみる - Qiita
caffeのprototxtを１つにしたった - Qiita
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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hdf5ファイルとlmdbファイルについて - Qiita