MXNet

Arduinoを使ってボールを追いかける車を作った

はじめに カメラ画像をWi-FiでPCに送信。 PCでカメラ画像からボールの位置を確認、XBeeを使ってArduinoにモータを動かす指示を送信。 上記を繰り返すことによってボールを追いかけることができた。 ボールの認識はMXNetの物体検出モデルを使用した。(こちら…

MXNetで深層強化学習(A2CでCartPole-v0)

参考にさせて頂いたサイト github.com lib-arts.hatenablog.com lib-arts.hatenablog.com 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョン情報 インストールしたのは「mxnet」「matplotlib」「gym」のみ。 pip install mxnet pip install matplotlib pi…

MXNetで深層強化学習(Double_DQNでCartPole-v0)

たのしくできる深層学習&深層強化学習による電子工作 ―chainer編作者:牧野 浩二,西崎 博光発売日: 2020/03/30メディア: 単行本(ソフトカバー)上記を購入した。 「電子工作×深層学習」をテーマとした書籍である。 やはり強化学習の知識は欠かせない。 今回…

動画ファイルに対して物体検出(yolo3_mobilenet1.0_coco)

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 初めに 以前Webカメラの動画に対しての物体検出をやった。 今回は動画ファイルに対しての物体検出をやってみた。 すべてのフレームに対してモデルを適応すると処理が追い付かなので少し工夫が必要…

Segmentationのcolor legendを表示する例

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import gluoncv.utils.viz.segmentation as seg pallete = seg.vocpallete label = [ "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "…

動画に対してPose Estimation(alpha_pose_resnet101_v1b)GPUあり

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 補足 初めに 以前「simple_pose」で同じことをやった。 今回、モデルを「simple_pose」から「alpha_pose」に変えたこととGPUを使用したことで一部コードの修正を要した。 環境 HP 870-281jp CPU In…

動画に対してSegmentation(fcn_resnet101)GPUあり

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 補足 初めに GPUなしのノートパソコンでやるとパワー不足でスムーズに動かなかった。 GPU搭載のデスクトップパソコンでやってみたところ問題なく動いた。 環境 HP 870-281jp CPU Intel(R) Core(TM)…

動画に対してSegmentation(fcn_resnet101)

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 補足 2020年5月6日追記 初めに ノートパソコン付属のWebカメラの動画に対してSegmentationをやってみた。 パソコンの性能が追い付いていない印象。画像を縮小してなんとか動いた。 環境 Panasonic …

Semantic Segmentation 結果を元画像に表示(deeplab_resnet101)

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 結果 初めに チュートリアルに方法が書いていないので簡単そうでなかなか難しかった。 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze) 実際にインストールしたのは「mxn…

物体検出(detect only one class)

初めに 一つのクラスのみ検出するにはどうすればよいか? MXNet Forumに質問が投稿されていたので実際やってみた。 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze) certifi==2020.4.5.1 chardet==3.0.4 cycler==0.10.0 gluoncv==0…

動画に対してPose Estimation(simple_pose_resnet18)

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 補足 初めに ノートパソコン付属のWebカメラの動画に対してPose Estimationをやってみた。 公式のチュートリアルに少し変更を加えただけである。 環境 Panasonic let's note CF-LX3 CPU Intel(R) C…

動画に対して物体検出(ssd_512_mobilenet1.0)

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 補足 初めに ノートパソコン付属のWebカメラの動画に対して物体検出をやってみた。 環境 Panasonic let's note CF-LX3 CPU Intel(R) Core(TM) i7-4600U CPU @ 2.10GHz 2.69GHz RAM 8.00 GBWindows1…

Windwos GPU版MXNet と Python3.8

Windows10とPython3.8とMXNet-cu101は相性が悪かった。 Pythonを3.7にすると問題なし。 github.com 同じような問題がGitHubに上がっているがおそらくPythonのバージョンの問題である。 ちなみにmxnet-cu101==1.6.0をインストールするためには以下のようにす…

MXNet-Gluon-Style-Transferを使う(GPUなし)更新

環境 バージョンの確認(pip freeze) Style-Transferのソースをダウンロード 学習済みモデルのダウンロード 実行 結果 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze) 実際にインストールしたのは「mxnet」と「Pillow」のみ。 pi…

物体検出(Faster RCNN resnest269)

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 結果 初めに 公開されたばかりの「faster rcnn resnest269」を使ってみた。 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze) 実際にインストールしたのは「mxnet」と「gl…

Semantic Segmentationで背景ぼかし(deeplab_resnest269)

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 結果 初めに 公開されたばかりの「deeplab_resnest269_ade」を使って背景をぼかしてみた。 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze) 実際にインストールしたのは…

GluonNLPを使ってみる(Word Embeddings) 更新

環境 バージョン確認(pip freeze) 実行スクリプト 結果 環境 Windows10 GPUなし Python 3.8.2 バージョン確認(pip freeze) 実際にインストールしたのは「mxnet」「gluonnlp」のみ。 pip install mxnet pip install gluonnlpその他は勝手についてくる。 c…

ARANで超解像(更新)GPUなし

はじめに 環境 バージョン確認(pip freeze) 実行スクリプト 結果の表示 警告 はじめに こちらを利用させて頂いた github.com 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョン確認(pip freeze) インストールが必要なのは「mxnet」「Pillow」のみ。 p…

Semantic Segmentationで背景ぼかし(deeplab_resnet152)

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 結果 初めに 「deeplab_resnet152_voc」を使って背景をぼかしてみた。 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze) 実際にインストールしたのは「mxnet」と「gluoncv…

行動認識のデモ(gluoncv)3

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) コード 結果 初めに 「inceptionv3_kinetics400」の静止画のデモのみ行った。 環境 Windows 10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze) 「mxnet」「gluoncv」だけをpip経由でインストールすれ…

10行で物体検出(CenterNet)

初めに 環境(GPUなし) mxnet, gluoncvのインストール バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 結果 初めに 今回は「CenterNet」のデモのみ実行してみた 環境(GPUなし) Windows10 Pro 64bit GPUなし Python 3.8.2 mxnet, gluoncvのインストール pip…

10行で物体検出(CenterNet)

初めに 環境(GPUなし) mxnet, gluoncvのインストール バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 結果 追記(GPUあり) 初めに 今回は「CenterNet」のデモのみ実行してみた 環境(GPUなし) Windows10 Pro 64bit GPUなし Python 3.7.5 mxnet, gluoncvの…

Visualizing CNN decisions(2)

はじめに 以前Grad-CAMについて書いた。 今回はCAMについて。 github.com 上記サイトを参考にさせて頂いた。 環境 Windows10 Pro Python 3.7.5 GPUなしcertifi==2019.9.11 chardet==3.0.4 cycler==0.10.0 gluoncv==0.5.0 graphviz==0.8.4 idna==2.6 kiwisolv…

bertにCoLAデータセットを学習させてセンター試験英語の穴埋め問題を解いてみたがうまくいかなかった

結論 問題 学習コード 推論コード 結果 補足 環境 結論 正解率が上がらずうまくいかなかった。 その原因として以下のことが考えらえる。 bertモデルの使い方が根本的に違う CoLAデータセットが今回の問題に適切でなかった モデルのチューニング(ハイパーパ…

Visualizing CNN decisions

はじめに Grad-CAMについて。 github.com 上記サイトのコードに少し変更を加えた。 gluoncvを使っているので少し短くなっている。 環境 Windows10 Pro Python 3.7.5 GPUなしcertifi==2019.9.11 chardet==3.0.4 cycler==0.10.0 gluoncv==0.5.0 graphviz==0.8.…

GluonNLPを使ってみる(Word Embeddings)

環境 バージョン確認(pip freeze) 実行スクリプト 結果 環境 Windows10 Pro Python 3.7.5 GPUなし バージョン確認(pip freeze) certifi==2019.9.11 chardet==3.0.4 gluonnlp==0.8.1 graphviz==0.8.4 idna==2.6 mxnet==1.6.0b20191004 numpy==1.16.5 requ…

GluonCVの「Pose Estimation」はゴルフ上達に役立つか?(2)

環境 バージョン確認(pip freeze) 実行スクリプト 結果の表示 感想 環境 Windows10 Pro 64bit (GPUなし) Python 3.6.8 バージョン確認(pip freeze) certifi==2019.9.11 chardet==3.0.4 cycler==0.10.0 gluoncv==0.5.0 graphviz==0.8.4 idna==2.6 kiwisol…

GluonTSを使ってみる (3)-DeepFactorサンプルコード-

DeepFactorのサンプルコード モデルの評価 import mxnet as mx from pprint import pprint from gluonts.dataset.repository.datasets import get_dataset from gluonts.model.deep_factor import DeepFactorEstimator from gluonts.trainer import Trainer …

GluonTSを使ってみる (2)-Bike Sharing Dataset-

archive.ics.uci.edu 「Bike Sharing Dataset Data Set」で値を予測する。 use no features use 'feat_dynamic_real' and 'feat_dynamic_cat' コード import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_csv('day.c…

GluonTSについて(1)

docs.aws.amazon.com If your dataset contains the dynamic_feat field, the algorithm uses it automatically. All time series have to have the same number of feature time series. The time points in each of the feature time series correspond on…