M5Camera (M5Stack社)のWiFiのMotion JPEG動画ストリーミングから、HTMLとJavaScriptでスナップショット画像を取得する実験です。その画像をダウンロードできるようになりました。toBlobメソッドを使いました。一応、スマホでも実現できました。ディープラーニングのデータセット作成にも有効と思います。
M5CameraのMotion JPEG動画からJavaScriptでスナップショット静止画を取得してみた
投稿日:2021/4/11
投稿日:2021/4/11
M5Camera (M5Stack社)のWiFiのMotion JPEG動画ストリーミングから、HTMLとJavaScriptでスナップショット画像を取得する実験です。その画像をダウンロードできるようになりました。toBlobメソッドを使いました。一応、スマホでも実現できました。ディープラーニングのデータセット作成にも有効と思います。
投稿日:2021/3/9
Google ColaboratoryのKerasで学習および評価させるためのデータセットを独自に作ってみる実験です。Google Driveに放り込んでおいた様々な画角やサイズの画像を等サイズの画角に自動的に整形してくれるload_imgという関数がとっても便利でした。
投稿日:2021/2/25
Google ColaboratoryのKerasで学習させたモデルから重みとバイアスを抽出したり、CSVファイルに出力させたり、Excelでニューラルネットワークを再現したり、学習済みモデルの中間層出力結果を表示させて、ExcelのCNN計算結果が合っているか確かめたり、いろいろ実験しました。
投稿日:2021/2/18
ディープラーニングのお勉強第9弾。Google ColaboratoryのKerasを使って、独自のCNNを組んでみた。各レイヤーのパラメータ設定はとても勘違いし易いので要注意です。特にPaddingは誤って解釈しがち。レイヤー単独で出力する方法を使って、確認する必要あり。
投稿日:2021/2/11
ディープラーニングのお勉強第8弾で、Google Colaboratory を初めて使ってみた雑感を述べてみます。Jupyter NotebookやPythonプログラミング、およびKerasは新鮮で、とっても便利でした。ただ、ちょっとしたデメリットもあったのでそれを自分なりの視点で紹介してみます。
投稿日:2020/12/31
2020年のサポート(ご支援)を頂いだご報告をさせていただきます。こんな自分にこれだけのご支援を頂けたのは何とも感慨深いものがあります。みなさま、本当にありがとうございました。ただ、来年は投げ銭システムを一旦休止しようと思います。
投稿日:2020/12/29
ディープラーニングのお勉強第7弾で、M5StackとM5Cameraを使って、WiFi TCP で動画ストリーミングしながらリアルタイムで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)演算させて、手書き数字画像認識に挑戦してみました。メモリがギリギリですが、何とかAIガジェットっぽいものの第一歩ができました。
投稿日:2020/12/17
ディープラーニングのお勉強第6弾で、ESP32やM5Cameraで畳み込みニューラルネットワークをArduinoプログラミングして、夢のイメージセンサ画像認識に挑戦してみました。シリアルモニターに表示させるだけですが、かなり自己満足できました。
投稿日:2020/11/18
ゼロからディープラーニングを勉強してみる第5弾で、前回に引き続きSONYのNeural Network Consoleを使います。重みやバイアスパラメータをエクスポートしてExcelに取り込んでみたり、Depthwise ConvolutionとConvolutionの違いを確かめたり、ノード(ニューロン)数を変えたり、カーネルを変えたりといろいろ試してみました。
投稿日:2020/11/14
ゼロからディープラーニングを勉強してみる第4弾で、今回はSONY製のNeural Network Consoleを導入してみました。CPUだけでなく、GPU学習にも切り替えられて、学習がとっても楽になりました。Excelに比べて超高速です。そして直感的にネットワークを構成できる素晴らしさがありました。ビギナーには超お勧めです。