やってみた!

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試したことを中心に、書評や興味のあること、思ったこととか

Jetson Nano

Jetson NanoでTacotron2(音声合成)を動かす

Jetson nanoでTacotron2を動かしてみます。なお本記事は2019年11月末時点のものです。ツールのバージョンアップ等により、この手順で動かなくなることもありうるので、あらかじめご容赦ください。 Jetson NanoでTacotron2+WaveGlowが動きましたが、実行に約…

SingleShotPoseをYOLOv2-Tinyベースにして高速化を試みる2

前回の記事の続きです。Colaboratoryで改造したネットワーク構造でSingleShotPoseを学習させ、動かしてみます。最後にJetson Nanoでも動かしてみました。計算時間の短縮と引き換えに精度が下がってしまいました。

SingleShotPoseをYOLOv2-Tinyベースにして高速化を試みる1

高速化のためSingleShotPoseのネットワーク構造をYOLOv2ベースからYOLOv2-Tinyに変更して学習させてみます。この記事は前の記事でGoogleドライブにSingleShotPoseがダウンロード済みであることを前提に書かれています。

SingleShotPoseをColaboratoryで動かしてみた

SingleShotPoseをColaboratoryで動かしてみます。本記事の手順は2019年11月のものです。scipyのバージョンアップのため若干修正して動かすことができました。

Jetson NanoでSingleShotPoseを動かす

SingleShotPoseはMicrosoftが開発した対象物の姿勢を画像から推定するネットワークです。ネットワークの構造はYOLOをヒントに開発されたとあって良く似た構造です。極端に大きなネットワークでは無いのでJetson Nanoで試しに動かしてみます。

YOLOv3-tinyで学習してみた3(学習結果を使ってJetson Nanoで動かす)

学習したweightsでJetson Nano,DeepstreamでYolov3-tinyを動かし駐車禁止を検出してみます。クラスが1つということもあり、うまく検出できたと思います。一通りの手順を経験して、思ったより簡単にできることがわかりました。

YOLOv3-tinyで学習してみた2(パソコン作業、アノテーション続きから学習まで)

3回記事の2回目です。前回準備した学習用データを使ってGoogle Colaboratoryで学習させました。駐車禁止の標識を学習させます。

YOLOv3-tinyで学習してみた1(パソコン作業、アノテーションまで)

YOLOv3-tinyを学習させてみます。Google Colaboratoryを使用します。初回(3回記事です)はColaboratoryの準備、アノテーションツールVOTTのインストール、学習データの準備、アノテーションまでを行います。

Jetson NanoでDeepStreamを使ってYOLOv3-tinyを動かす

DeepStreamを使って最新版YOLO3の縮小セット版(tiny)をJetson Nanoで動かしてみました。

Jetson NanoでDocker Containerを動かす

Dockerは軽量の仮想化環境です。Jetson NanoにもJetPack4.2.1以降対応しています。NVIDIAからGPUが動く各種Container(仮想化環境)が提供されており、今後使っていくため試してみます。

Jetson Nanoのセットアップ

NVIDIA Jetson nanoをセットアップします。JetPack4.2.2インストール後にJETCARDのスクリプトで環境構築。サンプルを動かし、JupitorLabでパソコンにファイルダウンロードまでを試しました。