PyTorchでデータ水増し（Data Augmentation）する方法 - Qiita
PyTorchでデータの水増し（Data Augmentation） PyTorchでデータを水増しをする方法をまとめます。PyTorch自体に関しては、以前ブログに入門記事を書いたので、よければ以下参照下さい。 注目のディープラーニングフレームワーク「PyTorch」入門 データ水増しを実施する理由や、具体例などは以下記事参照下さい。 フリー素材で遊びながら理解するディープラーニング精度向上のための画像データ水増し（Data Augmentation）手法 またこの記事は「Google Colaboratory（Google Colab）」で実行することを前提に書かれています。Google Colab自体に関してはこの記事では説明しません。知らない方は、以下記事を参照してみてください。 Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高
Jetson Nanoで使えるSDカードのイメージファイルまとめとイメージ書き込み方法 - Qiita
Jetson Nano SDカードのイメージファイル Jetson Nanoで使えるSDカードのイメージを自分が知っている範囲でまとめます。 Jetson Nano Developer Kit(JetPack) 最新のJetPackはNVIDIAのJetPack SDKのページからダウンロードできます。 公式のJetPackのアーカイブページは以下です。過去のアーカイブは、現在は公式なものはありません。 JetPack Archive JetPack 4.3以降はOpenCVのバージョンが3から4に上がっているので注意して下さい。私が書いている記事は、注記がない限り、基本的にJetPack 4.2.2以前のバージョンを想定しています。 最新のJetPack4.4を使用する場合は、以下記事を参考にしてください。 Jetson NanoにJetPack 4.4を入れてTensorFlow・物体
Jetson Nanoでディープラーニング - Qiita
Jetson Nano TIPSまとめのページが大きくなってきたので、ディープラーニング関連の項目を切り出してまとめました。 TensorFlowのセットアップ方法 公式の方法は以下です。 Jetson NanoへのTensorFlowセットアップ方法（公式） ただし、少し煩雑なのと現時点（2019/05/12）でいくつか問題点があるため、問題点を回避しつつ自動でセットアップするスクリプトを作成しました。以下コマンドで（比較的）楽々セットアップできます。 $ git clone https://github.com/karaage0703/jetson-nano-tools $ cd jetson-nano-tools $ ./install-tensorflow.sh
Jetson Nano関係のTIPSまとめ - Qiita
Jetson Nanoの初期セットアップ方法・必要周辺機器など NVIDIAのシングルボードコンピュータJetson Nano買いました。購入方法や、セットアップ方法は、ブログに書いたので以下記事参照下さい。 Jetson Nanoをセットアップしてディープラーニングで画像認識試してみた Jetson Nanoの購入先はいろいろあるので、以下参照ください。 Jetson Nano購入先まとめ 必要な周辺機器などは、以下の記事にまとめていますので参照下さい。 Amazonでまとめて買える！Jetson Nanoのおすすめ周辺機器 本記事では、Jetson Nanoに関するちょっとしたTIPSや有益な情報などをまとめていきます。随時更新しています。 追記：JetPack4.4/4.5に対応した記事を書きました Jetson NanoにJetPack 4.4/4.5を入れてTensorFlow・
機械学習関係の論文を読み書きするための数式・記号まとめ - Qiita
機械学習でよく使われる数式・記号 機械学習・ディープラーニングの分野の論文で使われる数式・記号の自分用メモです。誰かの役にたつかもしれないのでまとめておきます。理系の大学の学部生や、数学全然使わなくなった社会人くらいを想定して書いています（自分は数学全然使わなくなった社会人です）。 数式のTeX表記も記載しています。Qiitaで数式書くときや、論文を書くときに使えます（私は論文書く予定ないですが…）。Qiitaで数式を書く方法に関しては、以下の記事を参考にして下さい（この記事では解説しません）。 Qiitaの数式チートシート Qiitaで数式を書きましょう TeX表記は、Qiitaに登録していれば、編集リクエストで見ること可能なのですが、Qiitaに登録していない人に向けて書いてあります。Qiitaに登録すれば編集リクエスト機能により、Qiita記事の数式のTeXソース見放題なので登録して
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