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神戸のデータ活用塾！KDL Data Blog•4ヶ月前

【やってみた】ONNX・OpenVINOでYOLOv5の高速化！

株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligenceチームの原口です。 今回はAIモデルをCPUで高速に実行できると噂のONNX・OpenVINOを用いてYOLOv5の高速化に取り組みます！ AIモデルをスマートフォンやIoTデバイスで動作させたい全国のエンジニア必見です！ はじめに ONNXとは 実験環境 PyTorch vs ONNX PyTorchの速度検証 ONNXの速度検証 OpenVINOとは？ ONNX vs OpenVINO OpenVINOの速度検証 まとめ はじめに 皆さんはAIを実行している際 「このモデルすごいけど、めっちゃ遅くない？」 「GPUがないマシンだと…

#yolov5#ONNX#OpenVINO#やってみた

関連ブログ

kuroko1tの技術ブログ•1年前

opsetのversionごとのOperation

以下のheaderに各Versionごとに定義されてるOperationが記述されてる。 github.com

#ONNX
OPTiM TECH BLOG•2年前

Deep Learningによる異常検知デモ①：回転レーン上のブロックを撮影し、ブロックの位置とゲート跡を検出する

お久しぶりです、R&Dの加藤です。最近は「A列車で行こう~はじまる観光計画~」をコツコツ進めていますが楽しいですね。Steamでも公開されるそうなのでNintendo Switchを持っていなくてもプレイできますよ。 さて、今回はDeep Learningによる異常検知デモを作成したので説明します。 デモ動画 解説 撮影環境とアノテーション Deep Learningによる異常検知の速度と精度の話 速度改善する方法 Deep Learningとチャンネル モノクロ画像とカラー画像 カラー画像（3ch）を超えた、4chの画像も存在する Deep Learningにおける畳込みとチャンネル 最後に…

#Deep learning#異常検知#ONNX
kuroko1tの技術ブログ•2年前

DeepLearningフレームワークの推論時間の観察

pytorchで定義されたモデルをonnx, tflite形式へと変換し推論の実行時間を計測した。 pytorch->onnx->tensorflow->tfliteへの変換は以下の変換処理をまとめたライブラリを利用。 また、モデルのconvertする際には量子化等は適用しておらず、fp32のまま推論。 github.com 測定環境 CPU pytorch onnx onnxruntime tensorflow AMD Ryzen 5 3600 6-Core Processor 1.8.1 1.9.0 1.7.0 2.5.0 推論時間の測定結果 実行時間は100回連続推論させた平均ですが、数…

#ONNX#Pytorch#TensorFlow#tflite
kuroko1tの技術ブログ•2年前

onnxruntimeのグラフ最適化１

onnxruntimeではどんなグラフ最適化がされているか観てみる。 概要はonnxrutimeのドキュメントにまとまっている。 Graph Optimization Levels ここをみてみるとグラフ最適化は以下の３つのレベルに分けられるとある。 Basic 冗長なノードや計算を削除する操作(ConstantFolding, Redundant node eliminations等) Extended 複雑なノード融合が含まれ、cuda,cpuに割り当てられたノードに適用される(GEMM Activation fusion, Attention Fusion等) Layout Optimi…

#ONNX#DeepLearning
sai10の雑記•2年前

HoloLens2でWindows.AI.MachineLearningを使って手の動作認識を行う

はじめに 昨年7月にHoloLensMeetupで発表した手の動作認識では、機械学習のライブラリとしてOpenCVForUnityを用いていました。 画像処理の機能が使える反面、OpenCVForuUnityを使用する場合だとライセンス料がかかってしまう、という欠点があります。 そこで、HoloLens2でWindows.AI.MachineLearningを使って手の動作認識をしてみました。 UWP標準の機能を用いることで、特別にライセンス料などのコストをかけることがなく機械学習を用いることができます。 youtu.be コードはGithubに上げてあります。 ポイントをいくつか挙げて解説し…

#機械学習#Hololens2#MachineLearning#ONNX#動作認識
KMiura's diary•2年前

PyTorchで学習したモデルをOpenCVで使ってみる

前回はPyTorchでマスクを付けている人を分類するモデルを作りました。 supernove.hatenadiary.jp 学習させたモデルをOpen CVで使ってみたいと思うのですが、毎回PyTorchを使うのは面倒なのでOpen CVだけでモデルを使う方法を試してみました。 モデルの変換 学習したモデルはPTHで保存できますが、これだと毎回PyTorchを呼び出す必要があります。 そこでモデルをOpen CVで使うためにOpen CVのDNNモジュールに対応しているONNX形式のモデルに変換する必要があります。 PyTorchではtorch.onnx.exportを使えば学習したモデルを簡…

#Pytorch#OpenCV#DeepLearning#ONNX
はやし雑記•2年前

onnxjsを使ってブラウザで機械学習モデルを実行する

あけましておめでとうございます。 今年もよろしくお願いします。 今年の年末年始は帰省しなかったので、東京で一人で過ごしていました。 一週間以上誰とも会わず、喋らず、ほとんど外に出ずでした。 久しぶりにまとまった時間があったので、この年末年始は機械学習系の諸々を触っていました。 色々とやっていたのですが、onnxとそのjs実装であるonnxjsが結構面白かったのでご紹介します。

#Deep learning#machine learning#ONNX#onnxjs
諸々•3年前

TouchDesignerで機械学習（ObjectDetection）動かしてみた

はじめに 勉強ついでに適当に作ってみたモデルをTouchDesigner内で動かしてみたくなったのでやってみました。 実際やってみたらこんな感じ！（この記事で使ったモデルとは違うけれど、だいたいこんな感じです） www.youtube.com サンプルのリポジトリはこちら！ ちなみに、今回はWindows前提で記事を書いていますがMacでも動作可能です！ TouchDesignerのPythonについて TouchDesignerでは、拡張機能としてPythonを使用することができます（私の環境だと内部でPython3.7.2が動作するようです）。 Dialogs > Textport and…

#Object Detection#TouchDesigner#ONNX
TadaoYamaokaの開発日記•4日前

Whisperでリアルタイムに文字起こしするアプリ その２

以前に、Whisperでリアルタイムに文字起こしするアプリを公開したが、記事にアクセスが多く需要があるようなので、ONNXに変換する処理とアプリのソースコードを公開した。 ONNXへの変換処理は、メールで記事を読んでもわからんので、ソースを公開して欲しいという要望をいただいていた。 ONNXに変換する処理 github.com to_onnx.pyを実行すると、encoder.onnxとdecoder.onnxが出力される。 ソース中にサンプル音声のファイルパスがハードコードされているので、修正が必要である。 リアルタイムに文字起こしするアプリ github.com ソースはC#で実装している…

AIニュース.com•4日前

Rist社、AI開発ツール「RPipe-Image ver.2.0」を提供開始

株式会社Ristは、外観検査装置向けのAI開発ツール「RPipe-Image」の最新バージョン「RPipe-Image ver.2.0」を提供開始しました。このツールは、外観検査装置に組み込むために開発されたソフトウェアで、画像AIモデルの学習、評価、推論を行うことができます。 近年、製造業界では、外観検査装置にAIを組み込む動きが盛んになっており、特に国内の検査機器メーカーではAI開発を内製化するケースが増えています。Ristは創業以来、製造業での外観検査AIの導入実績を持ち、これまでの技術と知見を活かして「RPipe-Image」を開発し、2022年にベータ版、10月に正式版をリリースしま…

Nishiki-Hub•7日前

Intel、「Meteor Lake」をプレビュー ～ dGPUなしでAIを高速処理・GPUはArcベースに

出典：Intel 錦です。 Intelは、Computex Taipeiの発表に先立ち「Meteor Lake」を一部の記者に対してプレビューしたようです。

サポートベクター回顧•8日前

Kaggle振り返り🥈：BirdCLEF 2023

Kaggleコンペ、鳥コンペ2023こと「BirdCLEF 2023」に参加し20thで銀メダルを獲得しました！ www.kaggle.com そして今回のコンペでKaggle Masterに昇格することができました！ また、今回はKaggleで初のチームを組ませていただきました。チームメイトの皆さんには非常にお世話になりました。 参加体験記を書いていこうと思います。 KaggleのDiscussionの方にも解法は載せたので、この記事は感想・考察・反省点を散りばめながら書いていきます。 www.kaggle.com

Vengineerの戯言•9日前

AMD Ryzen AI は、Windows 11のみで使用でき、ONNX Runtime としてしか利用できない？

はじめに AMD Ryzen AI 対応のCPUが出てきたら、どんな感じに使えばいいのかを知りたくて、なんとなく、AMD の github を覗いてみたら、アップされていた Ryzen™ AI cloud-to-client demo ONNX Runtime として実装されているっぽい 上記のgithub のページの最後に、 Run your own models with ONNXRuntime on Ryzen AI とあり、ONNXRuntime Vitis-AI EP に飛ぶ Vitis AI Execution Provider ONNX では、backend を Executio…

TadaoYamaokaの開発日記•11日前

PyTorchのFXグラフモードで量子化認識トレーニングを試す

ディープラーニングのモデルを推論する際、通常GPUが必要である。しかし、GPUがない場合でも、モデルのパラメータを浮動小数点から整数へと変換する手法を使うことで、CPUだけでも推論処理を高速に行うことが可能である。この手法を量子化と呼ぶ。 PyTorchの量子化 PyTorchには、量子化の方法がいくつか用意されている。実装は「Eager Mode Quantization」と「FX Graph Mode Quantization」に分かれており、「FX Graph Mode Quantization」の方が新しい実装で、「Eager Mode Quantization」ではモデルのレイヤー融…

karaage. [からあげ]•16日前

技術書同人誌「エッジAIコンピュータビジョン入門」を出版します

技術同人誌「エッジAIコンピュータビジョン入門」を書きました 技術同人誌新刊を書きました！第八回 技術書同人誌博覧会で販売予定です。 基本はダウンロード販売で、以下からリンクが追加される予定です。 せっかくなので、コピー本を作成して会場でPDFデータと一緒にセット販売もしようかと考えていますが、正直いくつ作成できるかは未定です。もしどうしても紙で欲しいという人いたら、Twitterとかで教えてください。

Lambdaカクテル•18日前

Scala 3でONNX Runtimeを走らせ、ウサギの画像分類タスクを実行させた

最近のAI技術の発展には目を見張るものがあるが、そんな中でも言語・ライブラリ・フレームワーク間の互換性は今ひとつ進んでいないのが現状で、TensorFlowとPyTorchとscikit-learnとでは別々の形式をモデルとして利用しているし、もちろんPythonで動かすしかないという現状がここ最近まではあった(最近MLをやるようになったので認識が雑だが、最近始めた人からはこう見えているという話)。 そんな中登場したONNX(Open Neural Network Exchange)は、群雄割拠しているDeep Learningモデルの共通規格として最近脚光を浴びつつある。 onnx.ai j…

type t (* void *)•19日前

現状のpoetryの問題とpoetry 1.5への期待

追記 Poetry 1.5.0 はリリースされました。 がクリティカルなIssueがあり、コードベース修正されているのですがお手元のコードで問題が発生するなら1.5.1 を待つべきでしょう。 問題 現状のPoetry (1.4.2) は特定の使い方をしようとしたときにすごく困る部分がある。 例えば以下のようなpyproject.txt では初回のインストールは 228.9s かかった。 [tool.poetry] name = "test" version = "0.1.0" description = "" authors = ["test <test@gmail.com>"] [tool.…

高橋かずひとのプログラミング、その他、備忘録。•22日前

Axross様への寄稿まとめ（No.06～No.15）

最近まとめていなかったため、まとめです🦔 以前のまとめは以下です。 kazuhito00.hatenablog.com 寄稿したレシピ 前回まとめたものから追加で10本寄稿しています。 タイトル：MoveNetのキーポイントからボディランゲージを読み取るレシピ ※有料記事 要素技術：MoveNet、TensorFlow Similarity、UMAP タイトル：YOLOX-NanoをRaspberry Pi4で実行するレシピ 要素技術：YOLOX、Raspberry PI、ONNX タイトル：単眼デプス推定を用いて距離を計測するレシピ 要素技術：単眼デプス推定、MiDaS、TensorFlow…

jj1gujのブログ•24日前

ponkotsuの評価関数及び定跡の公開(WCSC33 版)

第33回世界コンピュータ将棋選手権(WCSC33)で使用した評価関数及び定跡を公開します。 特徴 機械学習モデルにDenseNetを使用しています。 軽量なモデルであるため、NPSが高く、手元の環境(RTX3090+Core-i7 8700)でNPSが6万～10万程度出ます。 より詳細を知りたい方はこちらのアピール文書を御覧ください。 評価関数ファイルのダウンロードについて 以下の3点を同封しています。 model.onnxが評価関数ファイル、book.binが定跡ファイルとなっています。 README.mdに利用規約を書いていますので使用前に必ずお読みいただき、ご確認ください。 また再配布は…

死ぬこと以外かすり傷•1ヶ月前

Lightweightのモデル公開（WCSC33ver）

第33回世界コンピュータ将棋選手権で使用していたLightweightのモデルファイルを公開します。 モデルファイルのみの公開のため、USIエンジンについてはdlshogiのビルド済みエンジン等をそのまま利用ください。 特徴 ・EfficientNetを主体とした軽量モデル※ではありますが、WCSC32や第3回電竜戦時とは異なり、大幅にモデルサイズを増大しています。 そのため、以前公開したモデルよりもNPSがかなり落ちています（手元の環境では平均して21,000nps程度） ・50層のResNetで事前学習・生成したモデルを用いた知識蒸留を行っています。 ・その他の特徴については、アピール文書…

Technically Impossible•1ヶ月前

20230504

連休直前が一番好天だった、 なんてことにならないかと心配していたが、明日まで晴天は続く。 AI MLC LLM Gimp用AIプラグインとStable Diffusion連携 デジタル時代における放送制度の在り方に関する検討会 公共放送ワーキンググループ（第7回）配布資料

G-gen Tech Blog•2ヶ月前

Google Cloud データ分析系プロダクトの最新アップデート（2023年3月、BigQuery 編）

G-gen の神谷です。本記事では、Google Cloud のデータ分析系プロダクトのアップデートを取り上げ、変更点やその背景を考察し、プロダクトや機能についての理解を深めます。 新料金体系 BigQuery Editions BigQuery ML における推論での Vision API 等の呼び出し機能強化 リリース概要 当リリースのポイント CREATE TABLE AS SELECT 文による S3→BQ 移送時のデータフィルタリング機能がプレビュー リリース概要 BigQuery Omni とは BigLake とは 当リリースのポイント BigQuery のクエリで再帰処理が書け…