ブログ記事108件
1.はじめに本日、スペクトラム・テクノロジー株式会社は、「AIプログラム学習キット(Mac版)」を販売開始しました。お手持ちのMacを対象にAIプログラムを習得する学習キットを提供します。Python,tensorflow(javascript版含む)、pytorch,yoloなど基礎、デモ体験事例(スケッチ、音楽、ゲーム)から画像認識まで対応するallinoneタイプとなります。事例を多数掲載し、初心者から上級者まで利用可能です。https://spectrum-tech.c
Google、コロナ陽性者数が来月中旬までに7万人増加すると予測2020・11・22Google、コロナ陽性者数が来月中旬までに7万人増加すると予測Googleは、新型コロナ陽性者数について、12月17日までに日本全国で約7万2千人増加するとい…iphone-mania.jpGoogleは、新型コロナ陽性者数について、12月17日までに日本全国で約7万2千人増加するという予測を公表しています。Googleが予測を公表Googleは、厚生労働省等が公表する一般デ
1.はじめに今回、新たに、Windows版を追加販売します。はじめてのAI用パソコンは、お客様がお手持ちのWindowsパソコンに、AI用ハード(SSD、GPU)、ソフト(tensorflow、Opencv、Yolo、Pythonなど)を搭載、設定し、環境にやさしく、安価に提供します。お客様は、すぐに、AIの学習、開発が可能になります。OSは、windows10又はubuntuを選択できます。https://spectrum-tech.co.jp/products/ai_ubuntu.ht
[1]はじめに2019年12月に野鳥検出の記事を投稿しましたが、アノテーションに誤りがあり、精度を落していたことが判明しました。今回、アノテーションツールを変更し、再度アノテーションを実施したところ、検出してもスコアが0.1程度だったものが0.5以上がほとんどとなる良好な結果を得られました。また、前回は7クラス分類だったが、今回は17クラスに増やしています。[検出対象とした野鳥の種類=クラス]・カワセミ・ジョウビタキ雄・ジョウビタキ雌・ヤマガラ・ツバメ・シジュウカ
numpyでは、行列に演算子を与えると要素ごとにその演算子を適用した結果の真偽値が要素となった行列が返ってくる。(例)>>>a=np.array([1,2,3])>>>a<2array([True,False,False])>>>a==2array([False,True,False])tensorflowでもほぼ同じことができる。(例)>>>a=tf.keras.backend.variable(np.array([1,2,3
kaggleのチュートリアルをGoogleColaboratoryで試していたら、config=tf.ConfigProto()の行で以下のエラーが出る。AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'ConfigProto'調べてみるとtensorflowv2では対応していないので、config=tf.compat.v1.ConfigProto()とする必要がある。
OpenDataCamOpenDataCamは移動する車や人をAIで検出してカウントできます。NVIDIAJetsonNanoでOpenPoseをビルドする方法、動画から人体の骨格検出JetsonNanoに骨格検出を実現するソフト「tf-pose-estimation」をセットアップする方法OpenPoseは画像や動画、カメラの骨格検出ができます。下のTensorFlow版が処理は早いようです。
外出自粛の中、ネット検索していたら、「Bangle.js」というスマートウォッチが網に引っかかってきた。https://www.kickstarter.com/projects/gfw/banglejs-the-hackable-smart-watchキックスターターで立ち上げた事業らしいが、既に寄付金は目標額に到達している。商品はイギリスから通販で買えるらしい。なので、注文してみた。https://shop.espruino.com/banglejsイギリスのVA
JetsonNanoで物体検出してみました。・Keras-tiny-YOLOv3FPS=3くらいJetsonNanoでkeras-yolo3を使う・TensorFlow-tiny-YOLOv3FPS=6くらいRaspberryPiでYOLOv3-Tiny/YOLOv3による物体検出を試してみよう(ちなみにRaspberryPi4だとFPS=1くらい)・TensorRT-tiny-YOLOv2FPS=7くらい(時計も本もクラスに入ってないから検出されてな
ニューラルネットワークのためのライブラリは・手軽に使えるKeras・細かいところまで手が届くTensorFlowが王道です。日本では日本製のchainerを使うところも多かったようですが、Facebook製のPyTorchに乗り換えが進みつつあります。海外でもPyTorchが流行りつつあるというので、どういう感じのものか調べてみることにしました。大きな違いはdefineandrunとdefinebyrunだそうですが、コンパイル言語とインタプリ
高速、低遅延、高精度工業生産ラインの品質管理から人間と機械の相互作用のセキュリティ監視に至るまで、業界のEdgeAIのユースケースにはさまざまなものがあります。これらのアプリケーションでは、精度を犠牲にすることなく、高速で低遅延の推論が必要です。2021年までに、主要メーカーの20%がスマートな組み込みデバイスに依存するようになります。品質管理特に高い精度が必要な場合、製造における品質管理は複雑になる可能性があります。一部のコンポーネントの欠陥は肉眼では見にくいか、まった
1.はじめにAIプログラム学習キット4は、メディアにも数多く取り上げられ、好評販売中です。今回は、Tensorflow.jsを使ったゲームのデモです。「ピアノの妖精」というタイトルになってます。8個のキーボードを使って、ピアノの88鍵盤をAIが自動的に演奏します。AIを理解する上では、わかりやすいデモです。https://spectrum-tech.co.jp/products/ai_tensorflow.html2.デモ紹介動画3.問い合わせ先当社の強み・無線LANの
1.はじめに2017年7月にAIプログラム学習キットを販売開始以来、大学、研究機関などお客様に大変好評を頂きました。今回、第三世代として、RaspberryPi4B、Tensorflow.js(javascript)がリリースされたことに伴い、AIプログラム学習キットを最新化しました。Python3.6、最新OSのRasbianbuster対応にしました。また、ブラウザベースで動作し、なじみのあるJavaScriptを使ったtensorflow.js及びデモ体験事例(スケッチ、音楽、ゲ
1.はじめにPreferredNetworksが開発しているディープラーニング・ソフトのChainerの開発中止が突然発表。国産で、国内の唯一のユニコーンがどうなるか?移行先は、Facebookが開発しているPytorchへ。これでますますGAFAに集約。ちょっと残念なニュースです。以下でご覧ください。https://www.nikkei.com/article/DGXMZO53727670U9A221C1000000/また、弊社は、グーグルが開発しているTensorflowの学習キッ
ちまちまと自宅PC上にtensorflow2の環境を構築したのでメモdcokerfileFROMtensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyterRUNapt-getupdateRUNapt-getinstall-ylibfreetype6-devlibxft-devRUNpipinstall--upgradepipRUNpipinstallgoogle_images_downloadRUNpi
タイトルに入りきれなかったウェイトトレーニングがメインテーマになりそうな
ディープラーニングの勉強中です。ただ、とりあえずTensorFlow+Kerasで実装してみたい。。と思いましたが、ASUSE200HAでは最新のバージョンでは動きませんでした。結果的にはTerensorFlow1.5+Keras2.1.5で動きました。でも、遅い。。GPUとかいるのはそのためなんですね。。
1.はじめにAI用パソコンを販売中です。お持ちのWindowsパソコンをハード追加(SSD,GPU)を追加して、OSなどをインストールし、AI用パソコンとしてお客様に提供します。新規に購入すると数十万円かかりますが、安価で、環境にやさしくなります。日ごろは、Windowsパソコンとして利用し、学習・開発時にubuntuを起動します。使い勝手も非常によく、是非お試しください。今回は、その紹介動画を掲載します。https://spectrum-tech.co.jp/products/ai_ub
1.はじめにスペクトラム・テクノロジー株式会社は、「はじめてのAI用パソコン」を販売開始しました。お客様がお手持ちのWindowsパソコンに、AI用ハード(SSD、GPU)、ソフト(Ubuntu,tensorflow、Chainer,Opencv、Pythonなど)を搭載、設定し、環境にやさしく、安価に提供します。お客様は、window10とUbuntuを切替えて使用することができ、複雑な設定することがなく、すぐに、AIの学習、開発が可能になります。https://spectrum-t
Googleの新しいバージョンのAIYVisionとVoiceKitには、RaspberryPiZeroWHが付属していますGoogleは、RaspberryPiZeroWHSBCをバンドルしたAIYVoiceKit(50ドル)とAIYVisionKit(90ドル)の新しいバージョンを発売しました。GoogleはAIYProjects向けのAndroidアプリもリリースしました。GoogleとTargetは、RaspberryPiZeroWHSB
いまの世界は様々な情報に溢れています。昔では考えもしなかったことがこうした情報を得て、活用することで生活が非常に便利になったりはたまた、既読スルー問題のように新たなストレスが生まれたり•••と。知らないほうが良かった•••と。プラスの結果はもちろんマイナスの結果もあるでしょう。こうした情報処理の世界は技術革新が非常に激しくいまや手のひらにのる超小型な端末で非常に大容量なデータを瞬時に処理できる時代になっています。写真ひとつとってもそうですね。
インテルのAI推論を用いた開発ツールOpenVINOToolKitをWin1064bitパソコンに入れて、demoを走らせていますが、このPCには、AnacondaNavigator1.6.9Python3.6Tensorflow-gpu1.8.0Keras-gpu2.1.6pythorch1.1.0CUDA10.1CUDNN7.1.4GeForceGTX1060(6GB)等がインストールされており、yolo3、yolo3-tiny、SS
1.はじめにスペクトラム・テクノロジー株式会社は、はじめてのAIプログラム学習キットに、GPUを使用し、本格的に利用できるグラフィック版を追加販売しました。RaspberryPi版に比べて、学習速度が5倍速から300倍速と高速になり、本格的なAI学習に最適です。Windows10に必要なソフトを手順書に基づきインストールして頂きます。弊社で提供するプログラムで、Tensorflowが動作します。https://spectrum-tech.co.jp/products/ai_tensor
<<追記20190803今日も予定をこなした。明日もお寺に行ってくる。昨日今日はPythonのコードをJupyterNotebookで確認した程度である。あんまり真面目に日課をする気になれない。来週も日課をやめようかと思ったりする。そうしているうちに盆休みである。scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習単行本(ソフトカバー)–2018/4/26上の本を昨日入手した。08/01に統計力学の本を買ってみた。これからしばらく本を買わない予定である。それで
1.はじめに本日、スペクトラムテクノロジーは、「はじめての顔認識・物体認識用AI開発キット」の販売を開始しました。AI技術の中でも一番応用範囲が広い画像認識(顔認識、物体認識)の開発キットを提供します。画像認識は、クラウド各社(Azure,googlecloud,AWS)からローカル利用(Tensorflow,yolo)できるソフトまで幅広く存在し、現在人気のあるものを体験、比較できるようにしました。ベンチマークテストから自社製品への応用までご利用ください。顔・物体認識AI開発キッ
しばらく更新してなかったのですが、deeplerningの物体検出モデルの試用は続けてました。ここまで、SSD300、SSD512、YOLO3、YOLO3tiny、M2Detと試してみました。セットアップや学習の方法などは、いろんなサイトを参考にさせていただいたのですが、意外と同じ条件で複数を比較した記事が無いようでしたのでやってみました。SSD300、YOLO3、YOLO3tiny、M2Detの4種類について、Webカメラ画像で物体検出させてみました。すべて、Microsoft
人工知能セミナー全12回を開催します。全12回全てのセミナーを無料で開催するので興味がある方は連絡ください。※一部以降は資料費500円程度が別途かかります全くプログラミングやAIの知識が無くても理解できる内容になっているのでプログラミング学習が初めての方でも是非連絡下さい。【日時】7月13日16:00〜18:00【場所】エキチカ会議室ナチュラル【定員】残席5名1部1回目「AIの基礎のき」←今回の内容です。次回以降↓2回目、「ニューラルネットワークとは」3回目
前回は、mnistの手書き文字画像を用いて、scikit-learnでSVMの機械学習を行った。今回は、googleが提供している深層学習のライブラリであるtensorflowを利用して、手書き文字認識を行ってみる。以前は、tensorflowのtutorialでGettingStartに手書き文字認識の例があったので、それを引用して解説する。(現在のtutorialはkerasベースでの記述になっている)このtutorialではmnistの28x28画素の手書き文字画像を入力として、
ラズパイでの機械学習を高速化するGoogle製アクセラレータがKSYから発売2019・06・18https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1190923.html株式会社ケイエスワイ(KSY)は、RaspberryPiやLinuxなどでAI処理を行なうためのアクセラレータ「GoogleCoralEdgeTPUUSBAccelerator」を発売した。税別直販価格は8,750円で、開発キットは同22,500円となる。