異端開発室

データ処理の分離 データサンプルを処理するコードは、読みづらく保守しにくいものになりがちです。理想的には、データセットのコードとモデルトレーニングのコードは分離しておくべきであり、そうすることで可読性とモジュール性が向上します。PyTorchはtorch.utils.data.DataLoaderとtorch.utils.data.Datasetという2つのデータプリミティブを提供しており、これらを使 ...

YOLOv8を用いたタバコ葉病害AI検出システムの構築 スマート農業分野では、作物の健康状態を効率的に監視し、病害虫の早期発見を行うことが収穫量と品質の維持に不可欠です。本稿では、最新の物体検出モデルであるYOLOv8を用いて、ドローンで撮影されたタバコ葉の画像を解析し、病害を自動的に検出するAIシステムの構築手順について解説します。環境構築からモデル訓練、推 ...

DAMOYOLO-S物体検出実践：信頼度しきい値の調整で画像認識精度を向上させる 1. なぜ信頼度しきい値に注目する必要があるのか？ 道端の花や木をスマートフォンで撮影して識別していると、システムが普通の葉を珍しい植物と誤認識することがあります。逆に、美しい花を見逃すこともあります。この「認識すべきものを見逃し、そうでないものを誤って認識する」状況は、物体検 ...

異なる精度でのトレーニング手法 単精度トレーニング（FP32）は全てのパラメータ、活性値、勾配を32ビット浮動小数点数で表現します。 半精度トレーニング（FP16/BF16）は16ビット浮動小数点数を使用し、FP16はIEEE標準、BF16はAI計算向けに設計された形式です。 混合精度トレーニングはFP16/BF16とFP32を組み合わせ、通常は重みと勾配をFP32、活性値と中間計算をFP16/BF16 ...

PyTorchによるCIFAR-10カラー画像分類モデルの実装 環境設定 本チュートリアルでは、PyTorchを使用してCIFAR-10データセットのカラー画像分類モデルを実装します。CIFAR-10は10クラスの物体を含む画像データセットで、機械学習の入門として広く利用されています。 開発環境： Python 3.8以上 Jupyter Notebook PyTorch（GPU対応環境推奨） GPU環境のセットアップ 計 ...

迅速な体験 InsCode（快马）プラットフォームにアクセスします：https://www.inscode.net 入力欄に以下の内容を記述します： Z-IMAGE-TURBOを基盤とする画像処理プロトタイピングツールを設計する。要件は以下の通り：1) 事前定義された画像処理テンプレートライブラリ；2) 可視化されたアルゴリズムフローエディタ；3) リアルタイム結果プレビュー機能；4) パフォーマン ...

データセット準備 import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms, datasets # デバイス設定 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # データ変換処理 training_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize([224, 224]), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0 ...

JAXはPython+NumPyプログラムのための合成変換ライブラリで、微分、ベクトル化、GPU/TPU向けJITコンパイルなどの機能を提供します。その中でも、JAXのオプティマイザモジュールは深層学習モデルのトレーニングに強力なサポートを提供し、基礎的なSGDから高度なAdamWまで、様々なトレーニングシナリオに対応できるため、ハイパーパラメータ調整の悩みから解放されます。 JAX ...

TensorFlowを用いて、シンプルな単層パーセプトロンから隠れ層を持つ多層ネットワークまでを段階的に構築し、分類タスクを解く実践的手法を紹介します。 単層モデルの構築と可視化 最も基本的なニューラルネットワークである単層パーセプトロンは、入力と出力の直結構造を持ちます。まず、2次元平面上に配置された11個のデータ点を2クラスに分類するタスクを設定します。 ...

0 はじめに 本プロジェクトは、機械視覚を活用した卒業研究として、糖尿病網膜病変の画像分類を行うものです。 プロジェクト実行結果： 卒業研究：糖尿病網膜病変予測 プロジェクト入手方法： https://gitee.com/assistant-a/project-sharing 1 目標設定 この課題では、1000枚の網膜画像データセットを使用し、4つの段階に分類されています。深層学習フレームワークであるP ...