OSX10.10でCaffeをインストール、リファレンスモデルで画像を分類 - Qiita
2015年4月22日現在の情報です caffeは頻繁にアップデートを行うので今現在動くかは保証しかねます インストールからリファレンスモデルを用いて画像判別をします． リファレンスモデルbvlc_reference_caffenet.caffemodelとclassify.pyを使用した画像識別についてまでです． caffeとは ディープラーニングフレームワーク 非常に高速かつ開発が活発で人気の高いフレームワークです 詳しくは公式を見ましょう http://caffe.berkeleyvision.org/ 少し性能を見たい方は Caffe Demos に分類したい画像のURLを貼ると 公式のリファレンスモデルで画像分類を行ってくれます MacOSX10.10.3(yosemite)にインストールする 以下の記事も参考になるかと思います OS X 10.10（Yosemite）にCaffe
install_caffe_osx10.10.md
install_caffe_osx10.10.md CaffeをOSX 10.10 Yosemiteでビルドする 2014.11.11時点でのインストール情報です。 pythonまわりがややこしいので、pyenvのanaconda-2.0.1にインストールする方針 CUDA 以下をインストール NVIDIA Cuda Driver http://www.nvidia.co.jp/content/DriverDownload-March2009/confirmation.php?url=/Mac/Quadro_Certified/6.5.14/cudadriver-6.5.14-macos.dmg&lang=jp&type=Other NVIDIA Cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads BLAS Caffeは3種類のライブラリに対応
Running Caffe on AWS GPU instance via Docker - Seven Story Rabbit Hole
Sometimes awesome things happen in deep rabbit holes. Or not. This is a tutorial to help you get the Caffe deep learning framework up and running on a GPU-powered AWS instance running inside a Docker container. Architecture Setup host Before you can start your docker container, you will need to go deeper down the rabbit hole. You’ll first need to complete the steps here: Setting up an Ubuntu 14.04
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
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