2018-05-08 Yolo (Darknet) でcifar10の学習 2018-05-05 python 2018-05-01 OCRソフト Keras 2018-04-19 自然言語処理 2018-04-04 古文書 現在の作業メモ 2018-03-20 pyTorch 2018-03-19 Anaconda 2018-03-16 YOLO(Darknet)でCOCOの学習 2018-03-13 YOLO(Darknet)でVOCの学習 2018-03-10 Deep Learning関係 2018-03-03 abc8y 2018-03-02 xyz abc8x 2018-02-12 abc04 abc03 2018-02-11 abc02 2018-02-10 abc01 abc74 ホームページはここ デモの実行まで † CUDAをinstall $ sudo dpkg -i
この記事は ちょっと前まで最速とされていた物体検出のディープニューラルネットであるFaster RCNNのTensorflow実装Faster-RCNN_TFを使ってみたのでメモです 時代はSingle Shot Multibox Detector (SSD)らしいですが、Tensorflow実装はこんな開発中のしかないので一週遅れ感は否めませんが。 セットアップ 前提 TITAN X (Pascal) ubuntu14.04.5 LTS python2.7 Tensorflow v0.12 その他cython, python-opencv, easydictなど適当にインストール インストール README通りにセットアップしました。 # git clone --recursive https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF.git # cd
第二回 Deep Learning Acceleration 勉強会(DLAccel #2) での発表資料 https://idein.connpass.com/event/139074/ 高速化技術を下記の6観点で紹介 - 畳み込みの分解 (Factorization) - 枝刈り (Pruning) - アーキテクチャ探索 (Neural Architecture Search; NAS) - 早期終了、動的計算グラフ�(Early Termination, Dynamic Computation Graph) - 蒸留 (Distillation) - 量子化 (Quantization)
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