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オリジナルで学習したモデルを使った物体検出 YOLOv3の環境構築が終わり、一通り学習済モデルで「おぉぉぉ」と興奮した後は、オリジナルモデルの学習に興味が沸いてきます。 YOLOv3の学習については、下記ような参考サイトで手順を確認できます。 参考にしたサイト AlexeyAB/darknet YOLOオリジナルデータの学習 YOLOオリジナルデータの学習その2(追加学習) YOLO v3による顔検出:02.Darknetで学習 Windows 10上のDarknetでYolo v3をトレーニングしOpenCVから使ってみる 以下では、私が実際にやってみた「勘所」の部分を記載します。 どれくらいのデータを用意すれば良いか? 最低:1カテゴリに対して100枚 基準:1カテゴリ1000枚 推奨:1カテゴリ5000、10000枚(高い精度と検出率、差異が少ない対象を扱っている場合、汎化性能を求め
当社にもNVIDIA Jetson AGX Xavier※がやって来ました! Nanoと比較して、どれくらいの性能をマーク出来るのか。早速、試してみましょう。 ※Xavier:エグゼビアとか、ザビエルとか呼ばれていますね。例の宣教師みたいでちょっと面白いので、私はザビエルと呼んでいます。 Jetson AGX Xavierとは? NVIDIA JETSON AGX Xavier NVIDIAがリリースしているディープラーニングコンピュータで、10W-30Wという省電力で動作し、最大で 32 TOPSの演算性能を持つ。 従来のTX2と比較して20倍の性能と、10倍のエネルギー効率と謳われています。 金属のしっかりとした筐体と、最新のUSB3インタフェースを2つ、USB2端子が1つ、HDMI、GPIO、イーサネット、電源スイッチ、リセットスイッチ、microSDカード用のスロットなどの豊富なイ
最近、物体検出の独自モデル構築にどっぷりはまっています。 2018/03にYOLOv3が出てからというもの「SSDより良いらしいよ!」という噂を良く聞くようになりました。そこで、今まで作ったSSDの教師データを流用する方法を探し、YOLOによるオリジナルモデルの検証をしたいと考えました。 学習に使う教師データはAnnotationツールで作成するのが一般的です。 Annotationツールとは:対象となるデータに対して正解ラベル(タグ)や対象物の座標等関連する情報を注釈として付与するツールです。 今までSSDの学習データをlabelImgで作っていましたので、まずlabelImgの最新版を検証し、次にMicrosoftのAnnotationツールVoTTも使ってみました。(作業環境はWindows 10 Professional 64Bitです) ソフトウェア開発プラットフォーム"GitH
NVIDIA JETSON NANO NVIDIAが2019/03/19にGPUカンファレンスで発表し、6月以降99ドルで提供予定のシングルボードコンピュータ。 小さいながらも128コアのGPUを搭載し、ディープラーニングモデルの実行が可能。 GPUモジュールを、ラズパイのようにUSB、HDMI、GPIOなどの豊富なインタフェースを持つ基盤に取り付け、4GBのメモリを搭載、Ubuntuが動作するようになっているのが、開発者キット 日本国内では、2019/05よりツクモパソコン本店Ⅱ、スイッチサイエンス(マクニカ)で開発者キットの取り扱いを開始。13,000円程度で入手できる。 この夏、最も熱いシングルボードコンピュータ(エッジコンピュータ)がNVIDIA Jetson Nanoなのだ!Nanoなのだ!(2回復唱すべし) Jetson Nano+パーツの購入 前述のように、国内ではツクモパソ
機械学習・AI【物体検出】vol.1 :Windowsでディープラーニング!Darknet YOLOv3(AlexeyAB Darknet) 最速の物体検知手法:YOLOv3 ディープラーニングの物体検出において、大きなインパクトをもって登場したdarknet YOLO(ヨロ)。 2018年3月にJoseph Chet Redmonの本家darknet(https://pjreddie.com/)で、最新のYOLOv3が公開されました。 既存の物体認識、検出系の仕組みのトップレベルの認識率を維持したままで、既存の仕組みと比較して3倍から5倍の認識速度を実現しました。 ジョセフ・レドモン(プログラマー)氏について アメリカ、ワシントン大学大学院に在籍中。オープンソースの物体検出システム YOLO (You Only Look Once)に取り組んでいる。 物体検出システムの分野はここ数年、様
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