音声データをDALIで高速に処理できるようなので試した

画像データに対するDALIの適用 以前、画像データをDALIで高速化できるか試してみました。 音声データも処理できるようなので試してみました。 https://github.com/NVIDIA/DALI/blob/master/docs/examples/audio_processing/spectrogram.ipynb 環境構築 今回もGoogle Colaboratoryで動作確認します。 […]

pytorchで物体検出モデルSSDを簡単に使用する

SSD(Single Shot MultiBox Detector)とは 物体検出に主に使用されるモデル SSD: Single Shot MultiBox Detector の論文で提唱された手法です。 細かい部分は他の方がブログで説明されていますので省きますが、主要な部分は複数のスケールの特徴量を使用して物体検出性能を上げる手法になります。 この複雑なモデルを簡単に使えるような内容を公開してく […]

Google Colabの環境で画像の前処理を高速化するDALIで学習が高速化出来るか試してみた

DALIとは 画像の前処理をCPUで処理している場合、その処理が複雑になればなるほど時間がかかるので、その処理をGPUにして高速化しようとする試みです。 前処理の高速化とCPUとGP間のデータ転送の時間も削減できます。下記が公式のリンク https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/dali-developer-guide/docs/index.html 検証環 […]

Jupyterもしくはブラウザ上でGPUの状態を可視化出来るダッシュボード

GPUの状態の可視化について GPUの状態を可視化できれば、GPUを効率よく使用してDeep Learningのモデルを作成できているかを確認できます。またcudfなどのGPUを利用したデータの前処理でも効率よく使用できているか効果を確認できます。 本記事では”GPU Dashboards in Jupyter Lab“を使ってGPUの状態を可視化してみます。 可視化できる […]

pandasの代わりにGPUを扱えるcudfを用いた高速なデータ処理

高速にデータ処理を行いたい pandasをデータ処理で用いることが多いですが、データサイズが大きくなると遅くなり、待ち時間が長くなってしまいます。そこで今回はGPUを使用して高速に処理が可能なcudfの紹介をします。 環境構築 検証環境 Ubuntu 18.04 メモリ:64GB GPU: Geforce 1080 CPU : Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.4 […]

Google Colabを用いたDeep Learningのファッション画像認識

Google Colabを用いたDeep Learningのファッション画像認識 Deep Learningを説明してくれているサイトは多いのですが、Deep Learningを実装するにはPythonの習得、機械学習の理解、Deep Learingの理解、Deep Learningフレームの理解、そして実装という順序になるので時間がかかる問題があります。 Deep Learningの実装はゲーム […]

PyTorchのTorchVisionで用意されている学習済みモデルを調べてみた(識別、物体検出、セグメンテーション、ポーズ推定)

モデルの学習をせずにかんたんにモデルを試したい 深層学習ではモデルの学習をしないとモデルの動作を確認できません。ですがPyTorchでは事前学習済みモデルが用意されており、そのバリエーションが多数あります。 下記のタスクのモデルが用意されています。 識別 https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html#classification セ […]

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