物体検出

【Edge TPU】backprop_last_layer.pyを用いて転移学習を行ってみる

こんにちは、がんがんです。Edge TPUのアップデートとしてexampleにbackprop_last_layer.pyとimprinting_learning.pyが追加されていました(9月のアップデートかな?)。 プログラムのコメントを見てみるとこの2つはどちらも転移学習用のプログラムのようです…

【Edge TPU】Edge TPUモデルを作成して、Edge TPU + Raspberry Piで実行させる

目次 目次 はじめに 目的 参考 環境 実験(コンテナ準備〜コンテナ実行) 1. Docker環境の準備 2. ディレクトリを作成し、Docker buildを行う 3. データセットの準備を行う 4. モデルのトレーニング(今回は最終層のみ)を行います 5. 出力モデルをtfliteモデル…

【サーベイメモ】M2Detについて

目次 目次 はじめに 目的 論文 理論について 実験について おわりに はじめに こんにちは、がんがんです。10月が始まり講義や研究で忙しくなってきております。 物体検出に関する論文をサーベイする機会がありました。今回はM2Detについて調査したのでメモと…

【Coral USB】Edge TPUのPoseNetを試してみる

目次 目次 はじめに 目的 参考 環境 Edgetpuのバージョンアップ デモの実行(simple.py) カメラを用いたデモの実行 GitHubをみると… おわりに はじめに こんにちは、がんがんです。 以前Edge TPUの実験をラズパイで行いました。 gangannikki.hatenadiary.jp g…

【Coral USB アクセラレータ】Coral USB アクセラレータのデモを改良し、リアルタイム顔検出を行う

はじめに 目的 参考 デモ内容の確認と動機 実験1 検出結果にバウンディングボックスを表示させる classify_capture.pyからの変更点 実行結果 実験2 リアルタイム顔検出を行う まとめ はじめに こんにちは、がんがんです。 前回、Google Coral Edge TPU USB …

【Coral USB】Google Coral Edge TPU USB アクセラレータのデモを試してみた

はじめに 目的 環境 参考 実験準備 実験1 mobileNet v2のデモを試す 実験2 別のモデル(Inceptionv4)を試してみる 実験3 mobileNet SSDで顔認識 実験4 リアルタイムで画像認識を試してみる まとめ 続編記事 はじめに こんにちは、がんがんです。7月はもう半ば…

【Actcast】Actcast α版をRaspberry Piで試してみました

はじめに 目的 参考記事 Actcastとは 実験1 Raspberry Pi側のセットアップ Actcastエージェントのインストール エージェントのセットアップ STEP2 Actの作成 実行結果の確認結果 まとめ はじめに こんにちは、がんがんです。 鹿児島は雨がひどく降っており、…

【まずは画像から】Keras版のYOLOv3を試してみた

はじめに 追記【2018.11.23】 追記【2019.01.15】 参考記事 動作実験(画像) STEP1 動かない… STEP2 動いた! まとめ はじめに こんにちは、がんがんです。今回はkeras版のYOLOv3を試してみたのでその備忘録です。 yolo.pyが動かなかった、どうしようって人に…

【Raspberry PiでDarknet with NNPACKの導入】

はじめに 1. Darknet with NNPACKのインストール Install PeachPy and confu Install Ninja Install clang Install NNPACK-darknet Build darknet-nnpack Test 2. 実行結果 YOLO v2 Tiny YOLO v2 3. YOLO v3の導入 次回 はじめに 前回の記事はこちらから gan…