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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

本記事の目的 ニューラルネットワーク 重みwの決め方 損失関数 最適化 確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent: SGD) MomentumSGD Adam(Adaptive moment estimation) まとめ 参考文献 本記事の目的 SSDのFine-tuningにおいて，最適化や損失関数などの…

今回の記事の目的 SSDモデルの構築 学習データ，評価データの取り込みと閾値設定 誤差関数と学習の設定 評価結果の設定 評価結果の出力 学習の実行と検出 検出結果とその考察 まとめ 参考文献 プログラムコード全体 今回の記事の目的 今回は前回に引き続きFi…

今回の作業内容 DeepRacerの始め方 コンソールにログイン DeepRacerの開始 強化学習に向けての準備 Step0: リソースを作成する Step1: 強化学習の基礎について学ぶ Step2: モデルの作成とレース モデルの作成 モデルの名前等の入力 強化学習の際に走らせるサ…

今回の記事の目的 Fine tuningとSSDの復習 SSD Fine tuning Chainerを用いたSSDの実行 実行環境と用いたフレームワーク Fine tuningを用いたSSDモデルの学習 学習データ，評価データの作成 画像の取り込み 画像の水増し まとめ 参考文献 今回の記事の目的 前…

今回の作業内容 DeepRacerとは？ どうやってモデルを作るのか？ アクションスペースについて 報酬関数について 実際に学習させている様子はどんな感じ？ 利用料金について DeepRacerリーグについて Virtual CircuitとSummit Circuitについて Virtual Circuit…

はじめに 今回のゴール 特徴点比較の下準備 特徴点を比較する 実装の解説 AKAZE特徴量を使った特徴点検出の準備 二つの顔領域の特徴点を取得 BFMatcherを定義 BFMatcherで総当たりマッチングを行う 特徴量の距離を出し、平均を取る 定数 分類器の指定 faces…

はじめに 今回のゴール 顔検出の実装 PyDevプロジェクトとPythonファイルを作成する 画像から顔検出を行ってみる 実装 実装の解説 実行結果 webカメラから顔検出を行ってみる 実装 実装の解説 実行結果 最後に はじめに 第3回の投稿となる今回は、顔検証の機…

はじめに 環境構築とは 環境構築 Pythonのインストール Pythonのpkgファイルのダウンロード インストールファイルからPythonのインストール 正常にインストールされてるかの確認 Eclipseのダウンロード Eclipseのダウンロード Eclipseの起動 Pythonプロジェ…

はじめに 本シリーズの概要 対象者 顔認証の基本技術 顔認証システムの流れ 本シリーズで作成するもの 最後に はじめに こんにちは！！ 早速ですが、みなさんは日頃友人と会った時、何をもって個人を判別しますか？？ 服装、声、色々あると思います。でも一…

今回の記事の目的 Fine tuningとは…？ Fine tuningの概要 Fine tuningの特徴 Fine tuningの実装 実行環境 Google ColaboratoryのGPUの設定 学習データ コード 学習データの水増し Fine tuning VGG-16の準備 全結合層の作成 モデルの構築 枝豆か人かの認識 パ…

本記事で行うこと 機械がどのように人検知しているかということを知る意義 Smooth gradについて Smooth gradの実行 準備 SSDの実際の出力結果との比較 VGGの可視化 Grad-CAMについて Grad-CAMの実行 SSDを用いた検出 VGGの出力結果とSSDの結果を比較して 本…

本記事で行うこと 人検出について 人検出とは？ 物体検知のアルゴリズム CNN(畳み込みニューラルネットワーク) R-CNN系 SSD系 YOLO系 各アルゴリズムの速度と精度について Ubuntuでの人検出 keras, tensorflowのインストール Githubからクローン 実際にモデ…

本記事で行うこと 環境構築手順 Windows10にVirtual Boxを用いてUbuntuの仮想マシンを構築する 仮想マシン(Virtual Box)のインストール Ubuntuのインストール Ubuntuの設定 Pythonのインストール Anacondaのインストール 本記事で行うこと 今回はWindows10の…