NVIDIA DIGITS 4で物体検出モデルを作成してみた
Ubuntu 14.04にインストールしたNVIDIA DIGITS 4で、物体検出（object detection）モデルを作成してみました。KITTIの約1/10のデータセットを用いて、DIGITS 4の使い方を説明しています。
NVIDIA DIGITS 4の物体検出トレーニングのグラフが変？
DIGITS 4の物体検出トレーニング時のグラフ表示が変なので、暫定処置を行ってみました。
NVIDIA DIGITS 4の物体検出トレーニング時のエラーに対策してみた
DIGITS 4の物体検出トレーニングにおいてエラーが発生した原因が分かりましたので、対策を行いました。結論から言うと、CaffeとPythonで利用するOpenCVのバージョンが違っていることが原因でした。
cuDNN 5.1に対応したCaffeをベンチマークしてみた
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。
NVIDIA DIGITS 4.0をインストールしてみた
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。
Faster R-CNNのChainer実装で物体検出を試してみた
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。
Python3とOpenCV3の環境を構築してみた
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。
新しくなったchainer-fast-neuralstyleで高速に画風変換してみた
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。
NVIDIA DIGITSでトレーニング時の精度を表示する方法
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。
白黒写真をカラー化するsiggraph2016_colorizationを試してみた
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。