筆跡鑑定の可能性の検証
方法
一画ごとの座標情報を取得するアプリケーション作成(300*300)
取得した座標を描画
今週の進捗(庄司)
- Dockerの調査
https://qiita.com/k_ikasumipowder/items/32bf0bc781cbbdfa2edbDL-Boxにdocker+nvidia-docker2を導入したい。
メリット、コンテナごとにCUDAのバージョンを設定できるので、現状の環境を壊さずに様々なバージョンの機械学習用の環境構築ができる。
- SQLの勉強
- Tmuxの使い方
アニメーションで学ぶtmux入門
https://qiita.com/KoyanagiHitoshi/items/318d4b8ef3b4e5b87390tmuxチートシート
https://qiita.com/nmrmsys/items/03f97f5eabec18a3a18b
- SSH FSの使い方
https://szlab.org/szlab/archives/12942/
- Ubuntu(Mac)のpyenv環境構築
git labに作成
https://mountain.elcs.kyutech.ac.jp/shoji/environment/blob/master/pyenv.md
SSH-FSの設定方法
- VS CODE SSH-FSの使い方
1. SSH FSのインストール
2. Ctrl(Command)+Shift+Pでコマンドバレットからsettingsを開く
3. 接続の設定をする(パスワード認証も可能)
Ubuntu pyenv&conda環境構築メモ
Pyenvインストール
#インストール用のスクリプト
$ vim .profile
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
if [ -x "$PYENV_ROOT/bin/pyenv" ] ; then
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
. <(pyenv init -)
[ -d "$PYENV_ROOT/plugins/pyenv-virtualenv" ] && . <(pyenv virtualenv-init -)
else
install_pyenv(){
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今週の進捗(庄司)
・edgeTPUのセットアップ
- テストコードの実行を確認(https://github.com/google-coral/edgetpu)
・ Docker環境構築
- 勉強中
・ 基本情報技術者試験の勉強
今週の進捗(庄司)
- Ubuntu18.04のデュアルブート
- pyenvnによるpython環境構築
- GPUの設定→tensorflowが使用可能
- Docker環境構築
- edgeTPUのセットアップ
- pythonバージョンの関係か前提のtensorflowjsがうまく動作しなかったので、原因を調査中
マイコンの機械学習ベンチマーク
マイコンを使ったリアルタイム推論の参考値になるかと思うので共有します。
セグメンテーション
https://nextremer-nbo.blogspot.com/2019/08/edge-tpudeeplabv3.html?m=1
物体検出
https://blog.goo.ne.jp/hanalili/e/128e9b6617d81e30e1e3440001329ed5
姿勢推定
今週の進捗(庄司)
- Jetson Nanoのセットアップ
- darknet(YoLo)による一般物体検出の検証
推定速度は640x424で10fps(3ms)
ベンチマークと比較して低いため、性能を最大限使えてない可能性あり
ラズパイ jetson nano +TPUベンチマーク
https://blogs.nvidia.co.jp/2019/04/02/jetson-nano-ai-computing/
https://qiita.com/rhene/items/b3bbbfb062dfb1872c9a
今週の進捗(庄司)
今週までインターンに行ってます。
https://tech-blog.optim.co.jp/entry/2019/08/05/170000
EdgeTPUという量子化(重みをfloat→intにすること)によって高速な推論速度を実現するデバイスを用いた開発をやってます。
今週の進捗(庄司)
今週の進捗
・機械学習のR＆D インターンに参加中
・laravel 一般ユーザーのログイン情報の項目修正
・オープンキャンパスの各ブランチの結合。プログラム修正
今後の課題
laravelの勉強
インターン頑張る💪