AI関連の活動情報


1、ディープランニングの勉強
  Webセミナーを利用して学習スタート

Deeplarnning


2、画像認識 ・・・👈各プログラム実行画像はこのタイトルをクリック!
 

 1)PC(Ubuntu 16.04)ベースの実験
    


 2)RasPi(Raspbian Jessie)ベースの実験
   


 3)参考資料
     i)
Getting Started Guide for the Movidius™ Neural Compute Stick
        

      ii)
USBDeepLearningアクセラレータ,"Movidius Neural Compute Stick"
          RaspberryPi2で動かしてみた。
       
      iii)
Neural Compute Stickを試してみよう
       
    iv)
Raspberrypi3Movidius Neural Compute Stickのサンプルまでを動かしてみた


3、OpenCVの活用・・・👈各プログラム実行画像はこのタイトルをクリック!

 
1)
顔の自動検出(face-detection)
    

 
2) 色検出と追跡動画(青色)


 3) 高速道路走行中の自動車追跡


 4)
win10+Python3+OpenCV3による目の追跡
 

 5) 顔認証の実験
  
(Win10+Python+OpenCV+Deep Learning)

     i) 同時三人顔認証               
    ii) 同一人物複数写真の顔認証
   iii) おまけ(動画)!
   (1) 田川寿美  
   (2) 浅丘ルリ子

 6) 特徴検出による顔識別
     (美女三人を夫々別人として識別する)

 7) Region of Interest Tracking :関心領域の追跡

  i) 100m Race
      ii) Horse Race
     iii) Car Race
     iv) Soccer (Multi ROI select)

 8) 人の入退場数のカウント
         
 9) 残像軌跡を付けた西瓜の追跡
 
 10) Image及びVideoからTextの検出
   
 11) DL+ OpenCVによる画風変換
 
       i) 風景画の変換

         
ゴッホ、北斎、ムンク

       ii) ライブビデオの画風変換
 
 12)
DL+ OpenCVによる画像内の区分け(Semantic segmentation)

 13) GIF(Graphics Interchange Format)動画/サングラスで変装出来るか?
    (Create animated GIFs using OpenCV, Python, and ImageMagick)

 14)
YOLOとOpenCVによる対象物の識別

   i) 静止画像内の対象物

    ii)動画内の対象物


 15
OpenCV利用による背景ぼかし

 16) 居眠り検出
       (OpenCV利用し目のアスペクト比を測定し0.3以下でアラーム起動)

 17) Creating a Panorama of stitched image
       (OpenCV利用で3枚の写真を一枚のパノラマに変換)

 
18) Kerasを利用して二つのラベル(スタイル、色)を識別

      (Multi-label classification with Keras
)

  19) OpenCVとDeep Learning 利用してCaffeモデルでモノクロをカラーに変換する

      i)写真

    ii)ビデオ


   20) 参考資料

    i)
Computer vision using GoPro and Raspberry Pi

   ii)
OpenCV + Python using Raspberry Pi by Dr.Aldo Vargas

       (python scription from https://github.com/alduxvm/rpi-opencv)
   iii) Face recognition with OpenCV, Python, Deep Learning
      (Dr.Adrian Rosebrock/Pyimagesearch)



4、GPUを活用したプログラム ・・・👈各プログラムの実行画像はこのタイトルをクリック!

 1) DQNでCartの上にあるPoleを倒さずにCartを移動させる

 2) DCGANによる数字の生成

 3) KerasとDeap Leraningによる乳癌の予測
 
     
5、NVIDIA Jetson TX2の活用
  最終目的はドローンに搭載し画像認識による障害物回避を計画!
  当面はDeep Learning学習に活用すべくセットアップする。
 
 1)初期設定が完了したのでCUDA Sampleを実行した

     cuda demo

      CUDA Sampleの実行動画
 
  2) TX2日本語入力化:NVIDIA Jetson Meetup#8で出会った長田さんからご指導して
    頂いた方法で無事に日本語入力化に成功!

        *簡単手順書はここからダウンロードできます
   



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