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ゆるエンジニアはいろいろ遊びたい•1ヶ月前

YOLOをGPUで動かしてみた

ShelPiで使っている物体検出モデルのYOLOですが、現在CPUで動作しています。 これでも全然高速なのですが、今回はGPUで動かしてみたいと思います。 GPUで動作させるためには、pytorchというものを入れる必要があるようです。 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip install ultralyticsインストールが完了したら、GPUを認識しているかチェックします。 pythonで import torch print(torch.…

#AI#物体認識#YOLO#Python

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ひろログ•4ヶ月前

【YOLOv10】CPUで1.7msを記録した「爆速モデル」の配布について

皆様、大変ご無沙汰しております。 しばらく更新が滞っておりましたが、その間に物体検出モデル YOLOv10 の高速化に取り組んでおりました。 納得のいく結果が出ましたので、本日はその動作記録と、作成したモデルの配布についてご報告いたします。 ちなみに、**「今回は敬語で行きたいと思います（なんで？）」**と自分でも不思議な気分ですが、心機一転、丁寧にお伝えします。 ※重要：実行環境によるパフォーマンスの差について 本モデル（.onnx）は、CPUの演算能力を最大限に活用できるよう調整を施しています。 Python（onnxruntime）で実行した場合、処理系のオーバーヘッドにより約54ms（…

#YOLO
つれづれ•7ヶ月前

🎯 物体認識の具体的な手法まとめ！　〜R-CNNからYOLOまで、どれがどんなヤツか語る〜

こんちゃ！だみーです今回は物体認識のいろいろな手法を見ていきます！！ 🔍 R-CNNとは？ ⚡ Fast R-CNNとは？ 🚀 Faster R-CNNとは？ 🐆 YOLO（You Only Look Once） 📦 SSD（Single Shot MultiBox Detector） 📝 まとめ表（比較して覚えよう） 🎓 G検定的まとめ 🔍 R-CNNとは？ Region-based Convolutional Neural Networkの略！ 2014年、Girshickたちが提案した初期の物体検出手法です。💡流れはこんな感じ： Selective Searchで「物体がありそうな領域（…

#G検定#RNN#CNN#物体認識#YOLO#R-CNN
こすたろーんエンジニアの試行錯誤部屋•9ヶ月前

【self supervised learning】yoloの自己教師あり学習結果を使って再学習してみた

スポンサーリンク 以前に物体検出タスクにて自己教師あり学習をやってみました technoxs-stacker.hatenablog.com 今回は自己教師あり学習の結果を使って再学習する流れをやってみました この記事は備忘録です 目次 目次 この記事でわかること 1.実行環境 1.1 モジュールインストール 2.ソースコード 3.自己教師あり学習実行 4. 自己教師あり学習の結果を使って再学習 所感 参考 スポンサーリンク この記事でわかること 物体検出タスクのDNNにて自己教師あり学習の結果を使って再学習する際のサンプルコード 1.実行環境 Google Colab ultralytics …

#ultralitics#lightly#self supervised learning#fine tuning#物体検出#DNN#Pytorch#Google Colablatory#VOC
今日も食べちゃえ•10ヶ月前

【横浜豚骨醤油ラーメンYOLO】あっという間に人気店になった家系ラーメン（江古田）

江古田にある「横浜豚骨醤油ラーメンYOLO」に行きました。 2024年にできた家系のラーメン屋さんですが、すでに人気店となっています。 人気のお店 江古田駅から徒歩1分。 外観はカフェっぽい雰囲気でラーメン屋さんには見えませんでした。 この日は平日の15時頃、蒸し暑い日ですが数組待ちでした。 ちなみに隣にも家系ラーメンのお店があります。 のり味玉ラーメン 1000円 定番の具材ですが、海苔がたっぷりだと豪華に見えます。よく見ると器に店名の「YOLO」の文字が。 理想通りの中太麺！この麺すごく好きです。 スープもくさみがなく万人受けしそうな美味しさで、「あと一口、もう一口」と最後まで飲み干しちゃ…

#YOLO#横浜豚骨醤油ラーメンYOLO#ラーメン#豚骨ラーメン#江古田
Gemini and I’s diary•10ヶ月前

９．U-Netモデルとその仲間のAIモデルたちの仕組みと用途

ランキング参加中人工知能 ボク：ねえ、ジェミニ！今日はU-Netについて教えてください。 U-Netについてだね！ 「U-Net」っていうのはね、コンピューターが写真の中のものを一つ一つ区別して見つけるのが得意な、特別な絵の具みたいなものだよ。 U-Netって何か？ U-Netは、例えばお医者さんが病気を見つけるために体のスキャン画像を見たり、自動運転の車が周りの車や人を区別したりするのに使われるんだ。 どうやって動くのか？ すごく簡単に言うとね、U-Netはこんな風に動くんだ。 絵を小さくする（縮小）: まず、U-Netは与えられた大きな絵を、大切な情報だけを残しながらどんどん小さくしていく…

#U-Netモデル#YOLO#SSD#VAE#R-CNN
Django Girls and Boys 備忘録•1年前

【Python】YOLO を使った簡単なセグメンテーション処理の紹介

YOLO（You Only Look Once）は、リアルタイム物体検出やセグメンテーションに利用される人気のあるディープラーニングモデルです。 本記事では、YOLOv8 のセグメンテーションモデル をダウンロードし、YOLO の公式バス画像 を用いたシンプルなセグメンテーション処理を行う方法を紹介します。 YOLOのv8の場合、まずは ultralytics ライブラリをインストールし、YOLOv8 のセグメンテーションモデルをダウンロードします。 pip install ultralytics また、コードの先頭では以下のコードを記載してYOLOをインポートします。 from ultral…

#Python#YOLO#セグメンテーション#セマンティックセグメンテーション#ディ－プラーニング#ultralytics
こすたろーんエンジニアの試行錯誤部屋•1年前

google colab上でnetronを使ってモデルを可視化する方法

スポンサーリンク モデル作成時によく使う可視化ツールのnetronをgoogle colab上でも使いたくなったので 今回やってみました♪ 参考になればうれしいです★ 目次 目次 この記事でわかること 1.ソースコード 2. 結果 3.参考 スポンサーリンク この記事でわかること google colab上でnetronを使ってモデルを可視化する方法 1.ソースコード import torch import torch.nn as nn import netron import numpy as np import onnx from onnxsim import simplify from …

#YOLO#google colab#Netron#DNN#ONNX#Pytorch#CNN
こすたろーんエンジニアの試行錯誤部屋•1年前

lightlyを用いてyoloの自己教師あり学習をやってみた

スポンサーリンク 以前に自己教師あり学習をやってみましたが、 前回は画像分類タスクで行いました 今回は物体検出タスクで自己教師あり学習をやってみました この記事は備忘録です 目次 目次 この記事でわかること 1.実行環境 1.1 モジュールインストール 2.ソースコード 2.1モジュールインポート 2.2 class code 2.3 load model 2.4 extract backbone 2.5 get output size and Replace PoolHead 2.6 create model 2.7 get datastet 2.8 train 3.結果 3.参考 スポンサ…

#YOLO#物体検出#自己教師あり学習#lightly#ultralytics#google colab#コード