異端開発室

概要 このプロジェクトは、YOLOv10（You Only Look Once version 10）を用いた冷蔵庫内の食品検出システムです。このシステムは、冷蔵庫内の30種類の一般的な食品（果物、野菜、肉、乳製品、調味料など）を自動的に識別し、分類します。ユーザーは冷蔵庫内の食品の状況をリアルタイムで把握し、食品管理を最適化し、無駄を減らし、生活の利便性を向上させることができます ...

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 ...

システム準備と基本設定 高性能な AI 開発環境を構築するため、まずベースとなる OS とネットワーク構成を整えます。ここではUbuntuサーバー版を採用し、安定した運用を目指します。 OS インストール 対象マシンの BIOS/UEFI から USB ブート可能なメディアを作成し、Ubuntu の ISO イメージをフラッシュします。インストールプロセスでは、ストレージ領域の適切なパーテ ...

コンペティション背景 グローバルDeepfake攻防チャレンジは、人工知能時代におけるデジタルセキュリティの課題に取り組む重要な競技です。近年、ディープラーニング技術の急速な進歩に伴い、Deepfake（ディープフェイク）技術は目覚ましい発展を遂げ、非常にリアルな偽の画像、動画、音声コンテンツを生成できるようになりました。この技術の進歩はクリエイティブなコンテ ...

本記事ではPyTorchを例に、複数GPUを使用した並列学習について説明します。 なぜ複数GPUでの並列学習が必要なのか その理由は主に2つあります。1つ目はモデルが単一のGPUに収まらない場合、複数のGPU上で完全なモデルを動作させるためです（例えば初期のAlexNetなど）。2つ目は、複数のGPUを並列計算に使用することでトレーニング速度を向上させるためです。 一般的な複 ...

最近、AFSIMをベースとしたインテリジェントシミュレーション支援システムの開発に取り組んでいます。その過程で、AI技術の導入がシミュレーション開発の効率を大幅に向上させる実感を得ました。本システムでは主に3つの核心機能を実装しました：パラメータの自動最適化、シナリオの知的生成、および結果のリアルタイム分析。開発プロセスにおける実践的な知見を以下に共有 ...

システムアーキテクチャの構成要素 本プロジェクトは、高次元の機械学習モデルと軽量なデスクトップアプリケーションフレームワークを結合することで、エンドユーザーが複雑なパラメータ設定を行わずに推論を実行できる環境を提供しています。主要なコンポーネントは、表示層（Presentation Layer）、制御ロジック（Logic Layer）、および推論エンジン（Algorithm Layer） ...

PyTorch旧バージョン導入方法 最新版の利用が推奨されますが、過去バージョンのインストールコマンドを提供します。 バージョン1.13.1 Conda # macOS conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 -c pytorch # Linux/Windows (CUDA 11.6) conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorc ...

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 ...

Elasticsearchは、スケーラブルな検索・分析基盤として、リアルタイムデータ処理に不可欠な役割を果たします。一方で、現代の予測タスクには、文脈理解や時系列パターン抽出など高度な表現学習が求められるため、PyTorchやTensorFlowといったフレームワークとの連携が重要です。本稿では、Elasticsearchを「動的な特徴ストア」として活用し、学習・推論フローにシームレス ...