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写真撮影ノート•5日前

Pythonで実現！商品検品用・小さな凹みキズも逃さない異常画像検知システム開発 ｜ RPM

近年、AI技術の発展に伴い、画像認識技術は様々な分野で活用されています。特に製造業においては、製品の品質管理における自動化ニーズが高まっており、画像認識を用いた異常検知システムが注目されています。 今回、私は商品の検品作業を効率化するため、Pythonを用いて微小な凹みを検知できる異常画像検知システムを開発しました。 書いているのはこんな人 marcoporlo.hatenablog.com 開発の背景 従来、商品の検品は人の目視によって行われていました。しかし、目視による検品は、作業者の熟練度や体調によって精度が左右されるだけでなく、長時間作業による集中力の低下も避けられません。特に微小な凹…

#AI製品検査#AI検品#凹みキズ検知システム#物流DX#画像認識#検品撮影

関連ブログ

写真撮影ノート•2ヶ月前

撮影した写真をPytorchで画像認識

PyTorchを用いた画像認識：撮影画像から商品リスト作成まで はじめに 近年、深層学習の進展に伴い、画像認識技術は飛躍的な進歩を遂げています。PyTorchのような深層学習フレームワークを用いることで、高精度な画像認識モデルを構築できるようになりました。今回は撮影した写真をPyTorchで画像認識する具体的な方法について解説します。 書いているのはこんな人 marcoporlo.hatenablog.com PyTorchによる画像認識の基礎 PyTorchは、柔軟性と高速性が特徴の深層学習フレームワークです。画像認識タスクでは、一般的に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と呼ばれるモデ…

#画像認識#画像認識AI#物体認識#商品認識#流通業界DX
Ahogrammer•2ヶ月前

ブロックごとの量子化を実装する

QLoRAについて少し書く機会があったので、その要素技術であるブロックごとの量子化（block-wise quantization）の解説とその実装をしてみました。実際のところ、bitsandbytesなどのライブラリに実装されているので、自前で実装する必要はまったくないのですが、学習用兼サボってたブログのリハビリ用です。 量子化 量子化とは、浮動小数点数を整数による表現に変換する技術です。たとえば、モデルの重みが32ビットの浮動小数点数として格納されているとします。量子化によって、これらの重みは32ビットからたとえば8ビットの整数に変換できます。量子化は計算時間やメモリ使用量を削減できる一方…

#Pytorch#機械学習
Yoshimaru's Blog•3ヶ月前

Pytorch Geometricで知識グラフを処理には？（ナレッジグラフ Advent Calendar 2024）

ナレッジグラフ Advent Calendar 2024の記事です． https://adventar.org/calendars/11112 最近，GNN実装でPytorch Geometricとにらめっこしていたので，ナレッジグラフとリンク予測とかGNNとかを実装するときにPytorch Geometric（以降PyG）をどう使えるのかをふと思ったので，軽くまとめてみます． グラフと一般的なKGとの違い そもそも，GNNで全部処理できるんじゃないかということですが，一般的なグラフ処理と知識グラフ処理の自分が見ている中でのイメージは，以下のようなものです． グラフ → 頂点と辺（ノード; N…

#知識グラフ#Pytorch#Python#グラフニューラルネットワーク
Inside of LOVOT•3ヶ月前

Transformer を ONNX 形式に変換するのに苦労した話

この記事は、GROOVE Xアドベントカレンダー2024 の10日目の記事です。 はじめに こんにちは！ふるまいチームのソフトウェアエンジニア、橋本です。 主に意思決定エンジンの開発を行っており、その中で機械学習モデルに触れる機会もあります。 今回はその機械学習まわりの話をご紹介します。 ※ふるまいチームについては、少し前の記事になりますが「LOVOTのふるまいづくり - Inside of LOVOT」をご覧ください。 経緯 PyTorch で学習した Transformer 風のモデルを LOVOT 上で動かしたい！ → LOVOT の SoC (Jetson Orin) に最適化するには…

#機械学習#Pytorch#ONNX
ふぁむたろうのブログ•3ヶ月前

「深層ニューラルネットワークの高速化」読んだらめっちゃ良かったよって話

gihyo.jp 上記を読んだところめっちゃ良かったので感想として残しておきます。 自分の場合1回読んだから終わりというより度々振り返りで読み直すことになりそうです。 どんな本？ DNNの高速化（=効率化）という切り口で実装から理論的背景（あれば）まで網羅している本 比較的最近のトピック（モデルマージ）にも触れている 他には生成モデルやLLMで扱われがちな高速化についても触れられている Flash Attention とかも記載されてる 「推論のしくみから紐解く高速化の原理」とあるが学習面についても記載されてる 何が良かったの？ 各背景や実装の手間についても触れているところ 高速化のトレードオ…

#DeepLeaning#深層学習#Pytorch#技術書まとめ
しかつきかふぇ•3ヶ月前

openSUSE Leap15.6でNVIDIA CUDA環境を構築してみよう

どもです。 何なんですかこれは一体！？？というくらい相変わらずバタバタしてます。 もう本気でワケがわからん！！！ ひとまず、、、『セピ傘』こと、『セピア色の傘立て 流れ降る星の雨音』の最新話は、明日のどこかのタイミングで更新予定です。 cafe.shikanotsuki.me 『セピ傘』は、話の流れとしては前からあった『エーデルシュティメ』の派生作品でしたが、今書いてるお話を年内に完結予定となります。しばらくは休載になるかな〜と。最近は書きたいものがずれてきてるというのに気づいてしまったため。 新年となる来年からは、全く新しいお話を書き始める予定で、裏でその構想中です。 もう少しラブコメ感を出…

#CUDA#AI#TensorFlow
エムスリーテックブログ•3ヶ月前

KubernetesとPyTorch Lightningによる医療AI開発環境とそのTips

こちらはエムスリー Advent Calendar 2024 5日目の記事です。AI・機械学習チームの三浦 (@mamo3gr) が、深層学習に基づく医療AIの開発環境とTipsについてお送りします。 DALL-E 3が生成した「巨大クラスタによるAI開発」のイメージ図 Kubernetesクラスタよる医療AIの開発 モデルの性能改善に注力できるフレームワークPyTorch Lightning デバイス特有のコードを書かなくてよい 学習ログやチェックポイントの保存機能が充実している 細かなユーティリティ関数やクラスの実装がある ハマりポイントとワークアラウンド 学習ログファイルを正しく保存する…

#GoogleCloud#Kubernetes#Pytorch#pytorch lightning#機械学習#医療AI
誰かの技術置き場•4ヶ月前

HuggingFaceの物体検出モデルを片っ端から試す回

お疲れ様です。 以前の記事でHuggingFace（transformersライブラリ）から利用できるDETRという物体検出モデルを実装しました。 今回はDETR以外の物体検出モデルを使ってみようと思います。 前回 ソースコード 使用するデータセット PCのスペック HuggingFaceの物体検出モデル DETR Deformable DETR DETA Conditional DETR 所感 前回 fallpoke-tech.hatenadiary.jp ソースコード ソースコードは前回作成のものに追加する形で作成しています。 今回紹介するモデルはconfig/train_config.t…

#Python#機械学習#画像処理#Pytorch
Lee's Tech Blog•4ヶ月前

PyTorchにおけるモジュール関数とインスタンスメソッドの違いについて

はじめに PyTorchを使っていると、torch.arangeやreshapeといった関数を頻繁に利用することになります。しかし、それらの関数の呼び出し方法に違いがあることに気づいたことはないでしょうか？本記事では、torch.arangeとreshapeの違いを通じて、PyTorchにおけるモジュール関数とインスタンスメソッドについて理解を深めていきます。 torch.arangeとTensor.reshapeの違い torch.arange：モジュール関数（module-level function） torch.arangeは、torchモジュールの一部として定義されているモジュール関…

#Pytorch