
NVIDIA DIGITSでファインチューニングしてみた
ILSVRC2012データセットでトレーニング済みのAlexNetモデルを、NVIDIA DIGITS上でファインチューニングして、Caltech-256データセット用のAlexNetモデルを作成してみました。
ILSVRC2012データセットでトレーニング済みのAlexNetモデルを、NVIDIA DIGITS上でファインチューニングして、Caltech-256データセット用のAlexNetモデルを作成してみました。
GitHub版のNVIDIA DIGITS 5.0が、正式リリースとなりました。今回は、Model Storeを試してみました。
Single Shot MultiBox Detector(SSD)のMXNet実装「mxnet-ssd」で物体検出モデルを作成してみました。
Docker 1.13のリリースに伴い、Docker 1.13をサポートするnvidia-docker 1.0.0がリリースされましたので、アップグレードしてみました。
FCN(Fully Convolutional Network)のCaffe実装でセマンティック・セグメンテーション(Semantic Segmentation)のデモを試してみました。
GitHubからクローンした最新のNVIDIA DIGITS(v5.1-dev)でセグメンテーション(segmentation)モデルを作成してみました。
Faster R-CNNのChainer実装「chainer-faster-rcnn」を改造して、80種類のカテゴリーを検出できるCOCOモデルに対応させてみました。
COCOデータセットで学習したSingle Shot MultiBox Detector(SSD)のCaffe実装「caffe-ssd」モデルで物体検出を試してみました。COCOモデルは、80種類のカテゴリーに対応していることが特徴です。
Single Shot MultiBox Detector(SSD)のCaffe実装「caffe-ssd」で物体検出デモを試してみました。この記事では、前回の記事で紹介できなかった2つの物体検出デモを紹介します。
Single Shot MultiBox Detector(SSD)のCaffe実装「caffe-ssd」で物体検出デモを試してみました。やはりCaffeなので、環境構築に苦労しましたが、その高速性は確認できました。