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20161122 gpu deep_learningcommunity#02

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Obeject Detection using NVIDIA DIGITS4

Publicado en: Ingeniería
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20161122 gpu deep_learningcommunity#02

  1. 1. エヌビディア ディープラーニングソリューションアーキテクト 兼 CUDAエンジニア 村上 真奈 DIGITSの新機能「物体検出」の仕組みについて GPU Deep Learning Community#2
  2. 2. 3 本日のAGENDA エヌビディアDIGITSについて DIGITSで物体検出機能
  3. 3. 4 エヌビディアDIGITS GPUで高速化されたディープラーニングトレーニング・システム Test Image 学習過程の可視化モデルの作成学習データの作成 モデルのテスト http://developer.nvidia.com/digits
  4. 4. 5 NVIDIA DIGITS ユーザー インターフェース レイヤーの 可視化 学習モデルの 作成 データセット の作成 学習過程の 可視化 Theano クラウド TensorFlow Torch Caffe cuDNN, cuBLAS CUDA 学習 NVCaffe cuDNN, cuBLAS CUDA エヌビディアDIGITS http://developer.nvidia.com/digits 学習 モデルの ダウンロード
  5. 5. 7 DIGITS 4 • 物体検出タスクに対応 • DetectNet+NVCaffeで物体検出の学習が可能に! • 顔や人やその他のオブジェクトを検出するニューラルネットワーク を学習する機能を提供 • ハイパーパラメータチューニング機能の強化 • バッチサイズおよび学習率の複数値指定に対応 • モデルの認識精度を向上させる為のチューニングが容易に 物体検出タスクに対応した新しいDIGITS
  6. 6. 8 DetectNetとは? • DetectNetを用いた物体検出の仕組み • https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/detectnet-deep-neural-network-object-detection-digits/ • NVCaffe0.15.2以上でDetectNetを使用可能になった • https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/caffe/caffe-0.15/examples/kitti/detectnet_network.prototxt DIGITSによる物体検出
  7. 7. 9 DetectNetとは? • DetectNetの定義ファイル(prototxt) • https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/caffe/caffe-0.15/examples/kitti/detectnet_network.prototxt • 学習データの形式:KITTIデータセット • https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/master/digits/extensions/data/objectDetection/README.md DIGITSによる物体検出
  8. 8. 10 DIGITSを用いたファイン・チューニング ファインチューニング前 ファインチューニング後
  9. 9. 11 DIGITSでObjectDetection
  10. 10. 12
  11. 11. 13 テストも出来る
  12. 12. 14
  13. 13. 16 DIGITS インストール方法 developer.nvidia.com/digitsgithub.com/NVIDIA/DIGITS hub.docker.com/r/nvidia/digits
  14. 14. 17 NVIDIAがメンテナンスするAMI(Amazon Machine Image) エヌビディアDIGITSやCUDA環境を1クリックでAWSに構築可能 • エヌビディアが提供するAMI • NVIDIA DIGITS4 AMI • https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01LZN28VD • NVIDIA CUDA Toolkit7.5 AMI • https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01LZMLK1K • Windows AMI with the NVIDIA driver • https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01M0LNZZO https://developer.nvidia.com/gpu-cloud-images
  15. 15. Thank you!

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