Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その13。TensorFlow.jsでMNISTリアルタイム推論してみる
ディープラーニングの勉強第13弾で、TensorFlow.jsを使って、ブラウザで手書き数字MNISTのモデルをリアルタイム推論してみました。かなり高速です。カメラ動画はM5Cameraを使用しました。
Google Colaboratory
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Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その12。Google Colab上でM5Camera動画から学習済みモデルで手書き数字をリアルタイム推論してみる実験
ディープラーニングのお勉強第12弾です。Google Colaboratory上のM5Camera動画データから学習済みモデルで推論させて、手書き数字をリアルタイム認識させてみる実験をしてみました。
M5Stack ngrokによるBasic認証M5Cameraサーバーの映像をGoogle Colaboratoryに表示させてOpenCVで画像処理させてみた
Basic認証有りのngrokサーバーを使い、Google Colaboratory上にM5Cameraの動画ストリーミング表示させ、Canvas映像をOpenCVで画像処理する実験です。CORSエラー解消が大変でした。
ツール Google ColaboratoryのPythonでHTMLおよびJavaScriptを動かす
Google ColaboratoryのPythonからHTMLやJavaScriptを動かす実験です。Jupyter Notebookの1セルにPythonとHTMLとJavaScriptを共存させて動かすことができました。ちょっと不思議です。
Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その11。Google Colabで学習用評価用データセットを自分で作ってみる～
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。
Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その10。Google Colabでモデルの重みとバイアスをCSV出力する実験～
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。
Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その９。Google Colab Kerasのレイヤー設定を独自に解釈してみた～
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。
Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その8。Google ColaboratoryでPythonプログラミングして機械学習してみた～
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。