Ry0 Note

技術系SONEノート

Caffeを使って自分で作ったデータセットを学習させる(少女時代編)その2

少女時代のメンバーを見分けます

やっと分類器を試します

先ほど学習を完了させました(引っ張ってごめんなさい)。 最後に学習結果を使って画像の分類を行ってみます。

その1を見ていない人はぜひご覧ください。

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Caffeを使って自分で作ったデータセットを学習させる(少女時代編)その1

久しぶりのブログですな

独自のデータセットで学習、分類

前回のディープラーニング記事から随分時間が経ってしまいました。 もし楽しみにしていた人がいたら大変お待たせしました。 いよいよ前回で作成したデータセットを学習、分類器を作成してみるの回です。
できるだけ丁寧に書くつもりなのでよかったら見ていってください。

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念願のDSC-RX100M3購入!

ついにカメラの沼へ??

人生初カメラはRX100M3

ついに購入しました! なかなかの高額買い物シリーズです。 私、人生初カメラとして購入したのはRX100M3です。 新発売という訳でもないので、報告程度で記事を書いていこうと思います。

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Caffeを使ってDeep Learningするためのデータセット作り

根気がいる作業ですね…

少女時代の顔を自動で切り出す

本日は前回に記事でインストールしたCaffeを使ってDeep Learningを行うためのデータセット作成の回です。 PythonとOpenCVを使って大量の写真から顔を切り出すスクリプトを作成したので、よかったらつかってみてください。

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UbuntuにCaffeをインストールする

インストールがけっこう大きな関門だったり

Ubuntu 14.04にCPU OnlyとCUDA、cuDNNを使う両方の方法を書いてます

今日はディープラーニングのフレームワークCaffeのインストール方法のメモです。 最初の環境整備で躓く場合が多いので、詳しく書いておきます。 2015/8/15の段階で問題なくインストールできたことを確認しています。Caffeがバージョンアップするとインストール方法も変わるかもしれません。

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Ubuntu 14.04にCUDA 7.0とcuDNNを導入する

NVIDIAの本気!効果は確か

UbuntuにCUDAとcuDNNをCaffeで使うためにインストール

Deep Learningのフレームワーク「Caffe」をUbuntuで使用する上で、CUDAとcuDNNと呼ばれるライブラリを導入すると学習等の処理が速くなるというので、導入したときのメモです。Caffe以外の用途でこれらのライブラリを使用する場合でも同様の操作なのでよかったら御覧ください。

最近リリースされた「TensorFlow」もCuda 7.0とCUDNN 6.5 V2が対応バージョン(最新バーションじゃ上手く動かなかった)なのでこの記事を見ればGPUの環境を整えることができますよ。TensorFlowはまだ勉強中です。

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カーネルアップデートしたあと最新のカーネルを削除する

アップデートをしたら突然(;_;)

カーネルアップデートしたらUbuntuが起動しなくなった

2015/7/11にUbuntuのLinuxカーネル 3.13.0-57にアップデートして再起動すると赤紫の画面のまま全く進まなくなったので、最新のカーネルを削除したという話です。
以下に書く操作は事態を更に悪くする可能性があります。責任はとれませんので参考程度にしてください。

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