物体検出

10行で物体検出(gluoncv)

初めに 環境 仮想環境の作成 実行ファイル 結果 感想 2018年10月15日追記 初めに 3. Predict with pre-trained YOLO models — gluoncv 0.3.0 documentation 今回はデモのみ実行してみた 環境 Windows 10 Pro GPUなし Python 3.6.6(venv使用) 仮想環境の作…

WindowsでMXNet-SSDを使う(GPUなし)

2018年7月25日動作確認 環境 Windows10 Pro 64bit Anacondaで仮想環境を作成 conda create -n ssd python=3.6 anaconda activate ssd pipのアップデート python -m pip install --upgrade pip msgpackのインストール pip install msgpack MXNetのインストー…

Windowsでmxnet-ssdを使う(GPUなし)

2018年3月10日動作確認 環境 Windows10 Pro 64bit Anacondaで仮想環境を作成 conda create -n mxnet python=3.6 anaconda activate mxnet mxnetのダウンロード、インストール 『こちら』から以下をダウンロード mxnet-1.2.0b20180308-py2.py3-none-win_amd64…

手っ取り早くWindowsでmxnet-ssdを使う方法(GPUあり)

環境 Windows10 Pro 64bit GeForce GTX 1080 (CUDA 8.0, cuDNN 6.0) Anaconda4.4.0(Python2.7version)をインストール openCVをインストール 『こちら』からopencv-2.4.13.2をダウンロード 解凍してパスを通す D:\ProgramFiles\opencv\build\x64\vc14\bin 『P…

Python素人がWindowsでmxnet-ssdを使うまでの長い長い道のり

DarknetのYOLOを試してみたらどうしてもSSDも試したくなった そこで真剣にPythonに取り組もうと決めた 今後はRとPythonの両方を使っていく 環境 windows7 64bit GPUなし Pythonのインストール Python3.5を選択(Anacondaはよくわからないので選ばなかった!…

WindowsでDarknetのYOLO-v2を試してみる

Deep learningの世界ではLinux+Pythonが主流。 自分のようにWindows+Rでやっているのはおそらくかなりの少数派。 物体検出をmxnet-ssdでやろうと思ったが今のところPythonを使わないといけない。 そこでDarknetのYOLOに興味をもった。 参考にさせて頂いたサ…