みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

DeepLearning

「Tellus Trainer」やってみたー

昨年11月から募集が始まったTellus[1]の利用方法を学ぶe-Learning「Tellus Trainer」を, 年末・年始の休みを使って受講してみた.tellustrainer2019.peatix.comちなみに, 「Tellus」とは衛星データプラットフォームのことである.以前, Satellite HackなどTell…

ピープルカウンタを考えてみる(8)

Code for Naraがらみで, ピープルカウンタの開発に取り組んではや一年が過ぎた. 昨年12月に, 第5回「HUG²祭り2018」でプロトタイプによる実証実験をさせていただいたこともあり, 今年はCode for Naraに「HUG²祭り2019」で人数カウントをしてほしいとの要望が…

金魚AIアートにチャレンジ!!

CODE for YAMATOKORIYAMAの取組みの一環として, 「Kingyo AI Navi」[1]なる金魚の種類識別を活用したアプリのプロト開発を行っている. 現在は, 金魚の写真を送ると種類識別して, その金魚の飼い方などの紹介ページのリンクを提示するようにしているのだが, …

YOLOv3で金魚検出サーバ...

CODE for YAMATOKORIYAMAの取組みの一環として, 「Kingyo AI Navi」[1]なる金魚の種類識別を活用したアプリのプロト開発を行っている. 現在は, Cloud AutoML Visionを使って種類識別を行っているのだが, 水槽の中の泳いでいる金魚1匹に注目して, その1匹だけ…

Cloud AutoML Vision Object Detectionを試してみる

CODE for YAMATOKORIYAMAの取組みの一環として, 「Kingyo AI Navi」[1]なる金魚の種類識別を活用したアプリのプロト開発を行っている. 現在は, Cloud AutoML Visionを使って種類識別を行っているのだが, 水槽の中の泳いでいる金魚1匹に注目して, その1匹だけ…

ピープルカウンタを考えてみる(7)

Code for Naraがらみで, ピープルカウンタの開発に取り組んではや一年が過ぎた. 昨年12月に, 第5回「HUG²祭り2018」でプロトタイプによる実証実験をさせていただいたこともあり, 今年はCode for Naraに「HUG²祭り2019」で人数カウントをしてほしいとの要望が…

ピープルカウンタを考えてみる(6)

Code for Naraがらみで, ピープルカウンタの開発に取り組んではや一年が過ぎた. 昨年は, 12月に第5回「HUG²祭り2018」でプロトタイプによる実証実験をさせていただいたこともあり, 今年はCode for Naraに「HUG²祭り2019」で人数カウントをしてほしいとの要望…

Jetson NanoでIntel RealSenseを試してみる(4)

以前から開発を進めているピープルカウンタ[1]で, 人物の検出にYOLOv3[2]を試してみたいと思い, Jetson Nanoを購入した. 前回は, ctypesを利用してpythonでD415の出力をYOLOv3を使って物体検知する方法について紹介したが, 2FPS程度でしか動作しなかったので…

Jetson NanoでIntel RealSenseを試してみる(3)

以前から開発を進めているピープルカウンタ[1]で, 人物の検出にYOLOv3[2]を試してみたいと思い, Jetson Nanoを購入した. 前回は, Jetson NanoでYOLOv3のセットアップについて紹したが, 今回はD415の出力をYOLOv3の入力として物体検知を動かすところを紹介す…

Jetson NanoでIntel RealSenseを試してみる(2)

以前から開発を進めているピープルカウンタ[1]で, 人物の検出にYOLOv3[2]を試してみたいと思い, Jetson Nanoを購入した. 前回は, Jetson NanoでD415を動作させるとこまで紹介したが, 今回はYOLOv3のセットアップについて紹介する. 関連記事: ・Jetson Nano…

YOLOv3を試してみる(3)

オリジナルデータで物体検出を試してみたくなり, 久々にYOLOを触ってみることに... YOLOは, 昨年少し触っていたYOLOv2からYOLOv3にバージョンアップしており, 今回はYOLOv3をPythonから利用する方法について, 少しまとめておく. 関連記事: ・YOLOv2を試して…

YOLOv3を試してみる(2)

オリジナルデータで物体検出を試してみたくなり, 久々にYOLOを触ってみることに... YOLOは, 昨年少し触っていたYOLOv2からYOLOv3にバージョンアップしており, 今回はYOLOv3のモデル学習について公開データをもとに手順等の確認を行った. 関連記事: ・YOLOv2…

Cloud AutoML Visionは金魚を見分けられるか?

今年のGoogle Cloud Next '18で発表されたCloud AutoML Vision(Public Beta) [1]を試してみた. Cloud AutoMLは, 機械学習やコーディングに関する専門知識がなくても, 誰でも独自のニーズに合わせてカスタマイズした機械学習モデルを作れるというサービスだ.…

金魚って見分けられる? (2)

Code for YAMATOKORIMAYAでは, 「アーバンデータチャレンジ2018 」への取り組みの一つとして, 金魚AI(愛)育成プロジェクトなるものに取り組んでいる. 関連記事: ・金魚って見分けられる? (1) ・金魚って見分けられる? (2) ・金魚って見分けられる? (3) ・金…

Google Colaboratory (2) ― FuseでGoogle Driveをマウントする

最近, 機械学習を始めてみようという方に, 勉強環境としてGoogle Colaboratory[1]をおススメすることがよくある.Google Colaboratory概要 ・機械学習の環境構築がほぼ不要(TensorFlow, Keras, PyTorch, Chainer等インストール済) ・GPUを含めて無料で利用可…

Google Colaboratory (1) ― ファイルをアップロード/ダウンロードする

最近, 機械学習を始めてみようという方に, 勉強環境としてGoogle Colaboratory[1]をおススメすることがよくある.Google Colaboratory概要 ・機械学習の環境構築がほぼ不要(TensorFlow, Keras, PyTorch, Chainer等インストール済) ・GPUを含めて無料で利用可…

金魚って見分けられる? (1)

一昨日(2018/7/28), 「アーバンデータチャレンジ2018 奈良ブロック キックオフ」があり参加した.udc2018-nara1.peatix.com 関連記事: ・金魚って見分けられる? (1) ・金魚って見分けられる? (2) ・金魚って見分けられる? (3) ・金魚って見分けられる? (4) …

第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(5)

これは, 人工知能技術戦略会議等主催 第1回AIチャレンジコンテスト[1]に引き続き, ユニクロを展開しているファーストリテイリング主催で今年4月~7月に開催された「第1回 FR FRONTIER :ファッション画像における洋服の「色」分類」[2][3]にチャレンジしたと…

YOLOv2を試してみる(1)

第1回AIチャレンジコンテストの懇親会[1]に参加した際に, 料理領域検出部門に参加した多くの方が採用したと言っていたYOLOv2(You Only Look Once) [2]というリアルタイムオブジェクト検出を試してみることにした. 関連記事: ・YOLOv2を試してみる(1) ・YOLO…

第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(4)

これは, 人工知能技術戦略会議等主催 第1回AIチャレンジコンテスト[1]に引き続き, ユニクロを展開しているファーストリテイリング主催で今年4月~7月に開催された「第1回 FR FRONTIER :ファッション画像における洋服の「色」分類」[2][3]にチャレンジしたと…

第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(3)

これは, 人工知能技術戦略会議等主催 第1回AIチャレンジコンテスト[1]に引き続き, ユニクロを展開しているファーストリテイリング主催で今年4月~7月に開催された「第1回 FR FRONTIER :ファッション画像における洋服の「色」分類」[2][3]にチャレンジしたと…

第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(2)

これは, 人工知能技術戦略会議等主催 第1回AIチャレンジコンテスト[1]に引き続き, ユニクロを展開しているファーストリテイリング主催で今年4月~7月に開催された「第1回 FR FRONTIER :ファッション画像における洋服の「色」分類」[2][3]にチャレンジしたと…

第1回FR FRONTIER:ファッション画像における洋服の「色」分類にチャレンジ!!(1)

これは, 人工知能技術戦略会議等主催 第1回AIチャレンジコンテスト[1]に引き続き, ユニクロを展開しているファーストリテイリング主催で今年4月~7月に開催された「第1回 FR FRONTIER :ファッション画像における洋服の「色」分類」[2][3]にチャレンジしたと…

「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の紹介

SOLEIL DATA DOJO主催の「TensorFlow勉強会#10」[1]でこの本を取り上げていたので, 読んでみることに. 最近出版された機械学習関連本の中では, かなり評判のよい人気本である. 目 次 1章 Python入門 2章 パーセプトロン 3章 ニューラルネットワーク 4章 ニュ…

「Pythonで体験する深層学習」の紹介

発売前に, タイトルを見て面白そうと予約購入したのだが, 先日やっと読み終えた. (実は別の本を先に読んでいただけ...) 目 次 第1章 はじめに 第2章 Python 第3章 ニューラルネットワークの基盤となる考え方 第4章 深層学習理論 第5章 深層学習の現在 第6章 …

「機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション」の紹介

近年, Caffe[1], Chainer[2], TensorFlow[3]などの深層学習フレームワークを活用することで, 簡単に深層学習を試せるようになった. また, 深層学習に関する書籍もここにきて増えてきているが, 理論の展開や機械学習ライブラリ等の活用ものが多く, 具体的な処…

「進化計算と深層学習 創発する知能」の紹介

Amazonの「あなたのお買い物傾向から」で, 「進化計算と深層学習 創発する知能」(伊庭 斉志著)を進められたので, 読んでみた. 目 次 第1章 進化計算入門 第2章 ニューラルネットワークと学習 第3章 深層学習(ディープラーニング) 第4章 進化するネットワーク…

機械学習プロフェッショナルシリーズ「深層学習」の紹介

深層学習(Deep Learning)について理解を深めようと, 機械学習プロフェッショナルシリーズの「深層学習」(岡谷貴之著)を読んでみた. 目 次 第1章 はじめに 第2章 順伝播型ネットワーク 第3章 確率的勾配降下法 第4章 誤差逆伝播法 第5章 自己符号化器 第6章 …