ハードウェア技術者のスキルアップ日誌

某家電メーカーの技術者がスキルアップのために勉強したことを記録するブログです

Deep Learning

経験値ゼロのハードウェアエンジニアがAIを理解して動かすことができるようになるまで

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…

struct2depth(距離推定)を動かしてみた

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…

FaceNet(顔認証)を使って自動撮影カメラを作ってみた

前回、GITHUBで公開されているFaceNetを動かしてみました。今回はこれを使って登録した人の顔を自動で撮影するおもちゃを作ってみたいと思います。 masaeng.hatenablog.com ソースコードの修正 FaceNetのcompare.pyを修正して、USBカメラで撮影した映像に対…

FaceNet(顔認識)を動かしてみた

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…

Caffeの環境構築(Windows)

仕事でCaffeを使うことになり、環境構築をやってみたのですが、非常に苦労したため、次に同じことにならないように手順を残しておきます。 Windows上への構築をやろうとしたのですが、Caffe windowsブランチのリンクが切れているようだし、Visual studio2015…

画像データのフォーマットまとめ(画像認識用)

ディープラーニングの画像認識デモを作っているときに画像データのフォーマットを合わせるのに苦戦したので、調べたことをまとめておきます。 OpenCV OpenCVで扱う画像データはNumpy配列のndarray型3次元の配列で高さ x 幅 x 色数色の順番はRGBではなくBGR i…

Python入門 ー 個人的メモ

以前AidemyでPython入門を受講しましたが、YOLOなどのサンプルコードを読んでいく中で自分の理解が足りなかった部分を改めて勉強しましたので、学んだことを個人的な備忘録として記録しておきます。 まとめ方が悪い、見難い部分があると思いますがご了承くだ…

学習済みの一般物体検出(YOLOv3)をPC上で動かしてみた

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…

学習済みの一般物体検出(YOLOv2)をローカルPC上で動かしてみた

以前、学習済みの一般物体検出としてSSDを動かしてみましたが、同様にYOLOにもトライしてみましたので、結果を記録しておきたいと思います。 masaeng.hatenablog.com YOLOの解説はこちらをご参照ください。 dev.classmethod.jp qiita.com YOLOは現時点、vers…

Deep Learning - 学習済みモデルをラズベリーパイ上で動かす

以前、からあげさんのチュートリアルに沿って学習済みのディープラーニングモデルをローカルPC上で動かし、推論を行いました。 masaeng.hatenablog.com 今回は同じ学習済みモデルをラズベリーパイ上で動かしてみました。ラズベリーパイはこちらのキットを購…

学習済みの一般物体検出(SSD)をローカルPC上で動かしてみた

前回は性能は不十分ながらも自分で学習させたモデルをPC上で動かしてみましたが、誤検知している様子を見てても面白くないので、学習済みのオープンソースモデルを動かしてみます。 今回は有名な一般物体認識の一つであるSSDを使います。SSDの詳細については…

Deep Learning - 学習済みモデルをPC上で動かす

前回、以下のからあげさんのチュートリアルに沿って、Google Colaboratoryにてクラウド上で画像認識の学習、推論を行いました。 note.mu 今回は学習したモデルをダウンロードし、ローカルPC上で推論を行いました。 からあげさんのチュートリアルはMac用に記…

Google Colaboratoryを使ってディープラーニングで画像認識をやってみた

ディープラーニングを実際に動かすやり方を学ぶ方法をいろいろと調べていたところ、からあげさんの以下のサイトを見つけました。有料ですが500円だけでしたので購入し、試してみました。 note.mu Google ColaboratoryというGoogleが提供しているサービスを使…

Aidemy-機械学習概論

本日はAidemyで機械学習概論を受講しました。 aidemy.net 機械学習とはどういうものか大まかに理解することができますが、自分にとってはほとんど既知のことでしたね。 これで無料で受講できる講座はすべて受講したことになります。ディープラーニングを実装…

Aidemy-ディープラーニング基礎

今回はAidemyでディープラーニング基礎という講座を受講しました。ディープラーニングについて無料で学べるのはすごいですね。 aidemy.net MNISTを使い、手書き文字認識のDNNをKeras+Tensorflowで実現する内容です。実際にコードを書いて動作をさせることが…

Aidemy-Numpy入門

前回に引き続き、Aidemyでディープラーニングの勉強をしています。下準備として前回はPython入門をやりましたが、今回はNumpyをやりました。 aidemy.net Python入門はすべて無料で受けられましたが、Numpyは最初のいくつかのみ無料で残りは有料。このため、…

AidemyでDeep Learningの勉強を始めてみたーPython入門

巷で話題のDeep Learningを勉強しています。 書籍を読んでみたり、数日間の社内研修を受講したりしているのですが、理論的な説明ばかりで、具体的にDeep Learningを使うにはどうするのかがイマイチわかっていません。 そのような状況でどうすればいいのか調…