空飛ぶロボットのつくりかた

ロボットをつくるために必要な技術をまとめます。ロボットの未来についても考えたりします。

Machine Learning

WideResNetのお勉強

やりたいこと Wideなネットワークについて理解を深めたい 内容理解 教科書: Residual Network(ResNet)の理解とチューニングのベストプラクティス - DeepAge スキップコネクションでDeepなネットワークの学習が可能に。 BatchNormは下図の左を用いるとよい。 …

MobileNetV2のお勉強

やりたいこと 計算処理が軽いDNNの構築。低スペックのPCでもガンガン認識を回したい。 論文 https://arxiv.org/abs/1704.04861 [1801.04381] MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks MobileNetsの理解 通常のCNNではチャンネル間の特徴・チ…

telloの画像でtiny yolo and v3 を試してみる

やりたいこと 安い割に性能がなかなか良い中国製 Toy Drone "tello"のカメラを使って、yoloをまわす。 今回はpytorchでやってみる。 Shanghai Maker Carnivalのための準備 ! pytorchのインストール python2.7のCPUバージョン pip install http://download.py…

パターン認識のお勉強(11)

参考: 2014/5/29 東大相澤山崎研勉強会:パターン認識とニューラルネットワーク,Deep Learningまで やりたいこと パターン認識について学ぶ 教科書 CG-ARTS | 書籍・教材 目次 やりたいこと 教科書 目次 プロトタイプ法による識別 クラスの分布を考慮した…

3Dセグメンテーションのお勉強

やりたいこと 3Dセグメンテーションについて学ぶ 教科書 GitHub - timzhang642/3D-Machine-Learning: A resource repository for 3D machine learning RANSAC 【お勉強してみた】RANSACのおはなし - Qiita 自然界のデータにはたくさんノイズがある ノイズが…

tf-pose-estimationのコード理解

やりたいこと tf-pose-estimationを用いた面白いタスクを作るため、tf-pose-estimationを理解する GitHub - ildoonet/tf-pose-estimation: Openpose from CMU implemented using Tensorflow with Custom Architecture for fast inference. いつのまにかROS対…

TX2を動かしてみる(JetPack3.1トライ)

やりたいこと 結果 Wiki JetPack 手順 TX2のモード選択 CSI camera ROSでCSIカメラをlaunch キャリアボード 価格 性能比較 Deep Learning フレームワーク&OpenCV&ROSインストール Caffe install Tensorflow install Keras Pytorch install OpenCV install RO…

pytorch,keras,chainer x ROSのDockerfileを作ってみる

やりたいこと chainer pytorch keras やりたいこと ros x deep learningのいろいろなDockerfileを作ってどんな環境でもすぐに開発ができるようにする 以下 ubuntu16.04 GPU ros-kinetic をベースとしている chainer cupy==1.0.3 chainer==2.1.0 Dockerfile F…

Dockerのお勉強2(+α:for DeepLearning)

やりたいこと 公式ドキュメント(日本語) Dockerfileの書き方 Dockerfileのビルド コンテナの作成とログイン サンプルの実行 sudo権限をつける 起動中のコンテナに入る コンテナからイメージの作成 コンテナとイメージの削除方法 コンテナ名の変更 ホスト<-…

機械学習のお勉強(多層パーセプトロン)

人口知能で人の仕事は奪われるの? My answer is ... the end of this blog ↓ 教科書 GitHub - scikit-learn/scikit-learn: scikit-learn: machine learning in Python 単層ニューラルネットワーク(ADALINE)の復習 重みの更新式 , コスト関数(誤差平方和)J(w…

機械学習のお勉強(Webアプリケーション)

教科書 GitHub - rasbt/python-machine-learning-book: The "Python Machine Learning (1st edition)" book code repository and info resource robonchu.hatenablog.com の内容を実行している前提 例:http://raschkas.pythonanywhere.com/results 学習済み…

機械学習のお勉強(BoW)

教科書 GitHub - rasbt/python-machine-learning-book: The "Python Machine Learning (1st edition)" book code repository and info resource 映画のデータセットの取得 http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ import pyprind import pandas as p…

機械学習のお勉強(アンサンブル学習)

アンサンブル学習 多数決 アンサンブルの誤分類率 多数決分類器の実装 多数決方式の分類アルゴリズムの構築(スタッキング) データセットの準備 ロジスティック回帰、決定機分類器、k近傍分類器でのそれぞれの結果 アンサンブル学習の結果 アンサンブル分類…

DockerでDeepLearningの環境を作ってみる

Dockerを支えるLinuxカーネル NVIDIA-DOCKER 環境構築 手順 Dockerfile imageの作成 containerの作成とログイン test sample ためになる参考 Dockerを支えるLinuxカーネル 参考: Etsukata blog: Docker を支える Linux Kernel の機能 (概要編) Docker内部で…

機械学習のお勉強(モデルの評価とパラメータのチューニング)

教科書 GitHub - rasbt/python-machine-learning-book: The "Python Machine Learning (1st edition)" book code repository and info resource Data準備 import pandas as pd import urllib try: df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine…

機械学習のお勉強(自作データセットでCNN by pytorch)

Pytorch tutorial DataSetの作成 DataLoader 自作transformsの使い方 PILの使い方 Model Definition Training total evaluation each class evaluation CNNを用いた簡単な2class分類をしてみる Pytorch tutorial Training a classifier — PyTorch Tutorials …

機械学習のお勉強(姿勢推定)

DeepPose PyTorchでDeepPoseを実装してみた - Qiita PyTorchでDeepPoseを実装してみた PartⅡ - Qiita Leeds Sports Pose Datasetのデータセットがインストール出来無い... https://engineering.leeds.ac.uk/info/20132/school_of_computing データセットのイ…

機械学習のお勉強(pytorchのtutorialを眺めてみる)

install PyTorch DOCS PyTorch documentation — PyTorch master documentation Tutorial すごくわかりやすい What is PyTorch? — PyTorch Tutorials 0.2.0_4 documentation Pytorchのススメ - SSSSLIDE Pytorchで遊ぼう【データ成形からFNNまで】 - HELLO CY…

機械学習のお勉強(pytorchを使ってみる)

PyTorch すごくわかりやすい参考、講義 fast.ai · Making neural nets uncool again GitHub - ritchieng/the-incredible-pytorch: The Incredible PyTorch: a curated list of tutorials, papers, projects, communities and more relating to PyTorch. Prac…

機械学習のお勉強(次元削減)

教科書 特徴抽出 主成分分析による次元削減 共分散行列の固有値 特徴変換 scikit-learnで主成分分析 線形判別分析によるデータ圧縮 変動行列を計算 新しい特徴部分空間の線形判別を選択 新しい特徴空間にサンプルを射影 scikit-learnによるLDA カーネル主成…

機械学習のお勉強(データの前処理)①

教科書 データセットの欠損値の削除と補完 削除 補完 機械学習のアルゴリズムに合わせたカテゴリデータの整形 順序特徴量のマッピング クラスラベルのエンコーディング one-hotエンコーディング データセットの分割 標準化・正規化 モデルの構築に適した特徴…

機械学習のお勉強(chainerでkaggleに初挑戦)

Kaggleとは 公式:Kaggle: Your Home for Data Science Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。 Kaggle - Wikipedia Kag…

機械学習のお勉強(scikit-learnを使ってみる:分類問題)

教科書 Perceptron 実装 ロジスティック回帰 ロジスティック関数 コスト関数 実装 L2正規化 正規化をするメリットは? サポートベクターマシン コスト関数 スラック変数を用いた際のコスト関数 二次計画法 実装 カーネルSVM デメリット 実装 決定木 情報利得…

機械学習のお勉強(Tiny Yoloを動かしてみる:予測のみ)

やりたいこと 低スペックパソコンで Tiny YOLOを使ってざっくりとした人の位置と大きさを出力する 教科書 わかりやすい記事ありがとうございます。 ChainerでYOLO - Qiita 今回扱うTinyYOLOの説明 上記でもあるように、 Pascal VOCという20クラス分類問題の…

機械学習のお勉強(chainerのTrainerについて)

公式Docs How to write a training loop in Chainer — Chainer 3.0.0rc1 documentation わかりやすいまとめ Chainer の Trainer 解説と NStepLSTM について MNIST分類コードをChainer-v1.11.0のTrainerで書き換える - Monthly Hacker's Blog Chainer: ビギナ…

機械学習のお勉強(データセット)

Segmentation ADK20K いい感じ ADE20K dataset SUN RGB-D Introduced: CVPR 2015 Device: Kinect v1, Kinect v2, Intel RealSense and Asus Xtion Live Pro Description: New images, plus images taken from NYUv2, B3DO and SUN3D. All of indoor scenes. …

機械学習のお勉強(Classification,Detection,Segmentationの有名論文)

All CVPR論文まとめ Classification,Detection,Segmentation UberNet Classification 全体 AlexNet 論文 論文まとめ VGG16 論文 論文まとめ Fine-tuning ResNet 論文 論文まとめ SqueezeNet 論文 論文まとめ DenseNet 論文 Git Local Binary Convolutional N…

機械学習のお勉強(セグメンテーション)

画像認識のタスク セグメンテーション ポイント Sample 前処理 入力画像のサイズ調整 画像の正規化 オーギュメンテーション Train Model Convolution層 Deconvolution層 モデルの結合 Segmentationのサンプル Segmenatation論文まとめ Tips 画像認識のタスク…

機械学習のお勉強(CNN)

全結合層の欠点 畳み込み層と比較してパラメータ数が膨大になる コンテキストの活用が難しい 位置ずれに弱い 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 全結合層の問題点はデータの形状が無視されてしまうこと。例えば、画像28×28ピクセルの形状を784個のデー…

機械学習のお勉強(chainerの概要)

chainerの特徴 計算グラフ 全結合層におけるバックワード計算 Config オブジェクト Variableクラス Functionクラス Linkクラス Chainクラス Optimizerクラス Trainerクラス Reporterによる監視対象のフック Updateクラス chainerの特徴 ネットワーク構築と学…