ブログ名

AI

【第2回】クリアデスクAIの試作

AI

クリアデスクAIの試作 データ準備 1. 撮影 2. 動画の形式変換 3. アノテーション 学習 1.YOLOv3をクローン 2.YOLOv3の学習済みウエイトの用意 3.データの変換 4.学習の実行 テスト 今回のまとめ 参考文献 この記事は クリアデスク 第二回 になります。 今回…

【第1回】クリアデスクチェックAIの開発

AI

背景 クリアデスク 本シリーズでやること 参考文献 この記事は、クリアデスクチェックAIの開発の第1回目の記事になります。 背景 現代では、個人のデータが収集され利用される時代になっていることは明らかです。また、データの本来の持ち主である一般の人の…

AIで室内の人間をカウントする研究記録⑦

概要 ファインチューニングとは? keras-YOLOv3でのファインチューニング方法 train_bottleneck.pyの実行 実際に検出してみた 次回 概要 前回はkeras-YOLOv3で独自データを用いた学習を行う方法を紹介しましたが、今回は学習済みモデルのファインチューニン…

第5回 モデルの改良

特徴量の抽出 モデルの改良 今回はモデルの改良について考えていきます。今回のAIの概要は白黒画像からの人認識です。白黒画像なので、カラー画像の人認識に比べると精度が下がってしまいます。そのため精度を上げるための工夫、改良が不可欠になります。 特…

顔認証AI:学習用の実装 後編

はじめに 今回作るもの 実装 実装の解説 各種定義 教師データの紐付け テストデータの紐付け 機械学習 最後に はじめに こんにちは! 「顔認証AI:学習用の実装 後編」 を開いていただきありがとうございます! 今回作るもの 前編で紹介した通り、今回は前回…

AIで室内の人間をカウントする研究記録⑥

概要 アノテーション アノテーションファイルはそのままkeras版YOLOv3には使えない フォーマット クラスファイル アノテーションファイルを生成する処理 学習の実行 ResourceExhaustedErrorが出力されてしまう時 ログファイルを使用して続きから学習を行う方…

カート内の物体検出ブログ第2回:背景差分法を利用した物体検出

はじめに 開発環境 この記事で行うこと プログラムの作成 プログラム(main関数)の流れ カメラを利用した物体検出 保存した動画を利用した物体検出 デモ動画 現状の課題 次回以降 最後に はじめに 第1回で紹介した技術を元に、第2回の記事では、カメラ、又は…

顔認証AI:学習用の実装 前編

はじめに 今回作るもの 実装 実装の解説 全体の準備 水増しの準備 水増し ぼかし処理 閾値処理 反転処理 ランダムにテストデータへ 最後に はじめに こんにちは!「顔認証AI:学習用の実装 前編」 を開いていただきありがとうございます! 前回記述した通り…

カート内の物体検出ブログ第1回:ブログの概要と背景差分法

はじめに AIカートの物体検出で得られるメリット 利用する技術 背景差分法とは 開発環境 OpenCVとは OpenCVをインストールしよう プログラムの作成 プログラムの流れ 閾値について 次回以降 最後に はじめに このブログでは、「AIカートの物体検出」について…

AIで室内の人間をカウントする研究記録⑤

概要 HOG特徴量+サポートベクターマシン(SVM) 実行結果 Haar-like特徴量分類器 実行結果 まとめ 概要 今回はopenCVを用いた物体検出を試してみます。 HOG特徴量+サポートベクターマシン(SVM) HOG(Histgram Of Gradient) とはおおまかに説明すると、画像の…

機械学習のためのAWSサーバー環境構築

概要 インスタンスの作成 AMIの選択 インスタンスタイプの選択 インスタンスへの接続 プログラムの実行方法 CPUとGPUでの速度差 次回 概要 tensorflowを用いた機械学習をAWSサーバーで行うための環境構築方法をご紹介します。 インスタンスの作成 初めのAWS…

2019年10月のVirtual Raceの結果 −前半−

本記事の概要 10月(2019年)のVirtual Raceのコース DeepRacerでの結果 コースに対応したモデルの作成 アクションスペースを少なくしたモデルの作成 まとめ 本記事の概要 10月で2019年のDeepRacerのVirtual Raceが終了しました。 先に結果を述べると、最終的…

顔認証AI:機械学習の概要

はじめに この記事で書くこと 1.機械学習とは 2.機械学習の種類 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 3.ニューラルネットワーク ニューラルネットワークとは 4.畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 畳み込みとは 畳み込み処理の流れ Pooling処理 Max Poolog…

第3回トッピング識別AIブログ 環境構築

概要 機械学習 機械学習とは 物体検出 参考にするリポジトリ 環境構築 python3 pip tensorflow kerasとそのほかのライブラリ 最後に 概要 前回のブログではアノテーションについてお話ししました。次はこのブログの本命機械学習の準備について話を進めていき…

顔認証AI:画像データ取得のための実装

はじめに この記事で書くこと 画像データを収集する 下準備 実装 実装の解説 初期設定部分 顔データ取得部分 フォルダに画像を振り分ける部分 結果確認 最後に はじめに こんにちは!「顔認証AIブログ第3回」 を開いていただきありがとうございます! 今回の…

第4回 TensorRT化について

TensorRT化のテスト KerasからTensorRT化 結果 注意点 課題 使用したモデル 参考文献 前回までのモデルはPythonを使用していました。しかし、PythonはCやC++に比べると遅いので、書き換えることで高速化することが出来ます。 ここで便利なのが以前紹介したTe…

第3回 第一段階目の開発

モデル、プログラム作成 パソコンの組み立て 第一段階終了 今回から、実際に開発を開始します。 まず第一段階の開発として、アルゴリズム全体の作成に注力し、Jetsonではなく普通のパソコンを端末として装置が正常に動くか実験します。高速化や小型化、性能…

AIで室内の人を認識しカウントする研究開発③

概要 前回との変更点 FasterR-CNNの導入から学習まで テスト実行 学習データを白黒に変更して実行 次回 概要 前回の続きで、白黒画像からの物体検出精度を上げる研究を行っていきます。 今回は前回提案した解決案のうち、"グレースケール画像で学習を行った…

AWS DeepRacerでのログ分析(後半) -動かし方-

記事の概要 ログ分析ツールの起動 ログのダウンロード コースの選択 npyファイルの作成 Load the training log ログ分析 Plot rewards per Iteration Analyze the reward distribution for your reward function Action breakdown per iteration and histogr…

AWS DeepRacerでのログ分析(前半) -準備-

今回の概要 DeepRacerでのログ分析の概要 DeepRacerでのログ分析のための準備 IAMロールの作成 IAMロールへポリシーをアタッチ Amazon SageMakerでのJupyter notebookの設定 まとめ 今回の概要 前回まではDeepRacerについての概要とはじめ方について紹介しま…

第2回トッピング識別AIブログ アノテーション作業

概要 アノテーション作業 トッピングの種類 VIAツールの使い方 アノテーションの仕方 難しい画像の例題 セーブロード、エクスポート、インポート セーブロード エクスポート インポート 最後に COCO フォーマットについて補足 COCO dataset とは COCO のフォ…

head-pose-estimationを用いて顔の向きを推定する

概要 ソース 顔方向検出の仕組み 1.dlibを用いて顔を検出する 2.cv2.solvePnP()を用いて顔の方向を推定する まとめ 概要 パソコンのカメラから人の顔を検出し、覗き見防止をするプログラムを作成していきます。 最初の目標はカメラに映った人の顔の向きを判…

AIで室内の人を認識しカウントする研究開発②

概要 検証結果 カラー画像と白黒画像の精度比較 課題解決案 次回 概要 今回は前回導入した学習済みYOLOv3を使って、実際に撮影した画像に対して検出を行ってみたいと思います。 検証結果 100枚の画像を使用しましたが、 とても良い精度とは言えない結果とな…

AIで室内の人を認識しカウントする研究開発①

はじめに 概要 Pythonのダウンロードとインストール YOLOv3の導入 実行してみる 次回 はじめに 今回から、室内の人数をカウントするシステムの研究内容について、記録をまとめていきたいと思います。 概要 言語はPython3.6を使用します(3.7ではtensorflowが…

顔認証AI:環境構築

環境構築でやること 3. kerasを使えるようにする 3-1. kerasとは 3-2. kerasのインストール方法 4. 各種ライブラリのインストール 1. OpenCVライブラリのインストール 2. Numpyライブラリのインストール 3. OSライブラリのインストール 4. matplotlibライブ…

顔認証AI:本シリーズの概要

はじめに 今回作るもの 対象者 開発環境 最後に はじめに こんにちは! 今回は前シリーズに引き続き 「顔認証AI」 についてのブログを書いていきます。 本シリーズでは機械学習を利用して顔認証を行なっていきたいと思います! 前回が気になる方や顔認証って…

AWS DeepRacerの紹介と概要

はじめに DeepRacerとは…? 強化学習について DeepRacerにおける例 DeepRacerにおける強化学習において重要なこと AWS DeepRacerリーグについて Summit Circuit races Virtual Circuit races まとめ はじめに 今回、iTAC Solutionsでは、AWS DeepRacer(以下D…

第1回トッピング識別AI

はじめに 概要 学習に使う画像集め Googleの画像検索からダウンロード Instagramからダウンロード アノテーション方法 VIA labelImg はじめに パン屋や、うどん屋などの会計の際、通常トッピングは人間が見て識別し、会計をします。 そのためには店員に様々…

第2回 基本技術の紹介

ステレオカメラ エッジAIコンピューター TensorRT 参考文献 今回の開発に必要になるであろう技術のうち特に重要なものを簡単に紹介します。実際に現場で動くことも考えると必要になってくる技術です。 ステレオカメラ ステレオカメラとは、対象物を複数の異…

第1回 建機の安全装置

背景 本シリーズでやること 参考文献 背景 (参考文献[1]より) 上のグラフは全産業と建設業の死傷者数、死亡者数を表したものになります。建設業の平成29年度の死亡者数は323人にもなり、これは全産業の死亡者数の3割を占めています。建設業は私たちの生活…