SoraLab / ソララボ

cuDNN 5.1に対応したCaffeをベンチマークしてみた

2016/8/15 Caffe

cuDNN 5.1に対応したNVIDIAフォークのCaffe「NVcaffe（caffe-nv）」をベンチマークしてみました。前回の記事のアップデートで、caffe-nvは、0.15.9-1+cuda7.5に更新されました。

2016/8/14 DIGITS

NVIDIAからDeep Learning用トレーニングシステムのDIGITS 4がリリースされたので、Ubuntu 14.04にインストールしてみました。今回は、DIGITS 4、cuDNN 5.1等へのアップデートが行われています。

2016/8/7 Chainer

Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）のChainerによる実装「chainer-faster-rcnn」で、物体検出を試してみました。

2016/7/31 その他

Ubuntu 14.04にpyenvをインストールした後、AnacondaによりPython 3.5環境を構築しました。更に、Anacondaのパッケージ管理ツールcondaでOpenCV 3.1環境を構築しました。

2016/7/24 Chainer

Real-Time Style TransferのChainerによる実装「chainer-fast-neuralstyle（7月19日版）」で、画像の高速スタイル変換を試してみました。

2016/7/17 DIGITS

NVIDIA DIGITSでトレーニング時の精度が表示できたら良いと思いませんか？この記事では、その方法を実際の画面キャプチャーを使って紹介します。

2016/7/10 Torch

早大の研究グループが、白黒写真を彩色する手法を確立し、GitHubのsiggraph2016_colorizationにソースコードを公開しているということなのでTorch（torch7-nv）で試してみました。

2016/7/3 DIGITS

Stanford Dogs Datasetの一部（12カテゴリー・2,289枚）の犬の画像を使って、NVIDIAのDIGITS（Caffeバックエンド）で詳細画像分類（Fine-Grained Visual Categorization）モデルを作成してみました。

Stanford Dogs Datasetの120カテゴリーの犬の画像を使って、TensorFlowのInception-v3で詳細画像分類(Fine-Grained Visual Categorization)を実施してみました。

2016/6/20 Torch

NVIDIAのMachine LearningリポジトリでUbuntu 14.04にインストールしたTorch（torch7-nv）にcudnn.torchをインストールして、cuDNNに対応させてみました。