概要 Alexaのスキルはシミュレータでもデバッグできるので、比較的デバッグがしやすい。 しかし、スキルが最初に呼び出された際の挙動がシミュレータでは確認できないため、エラーが発生した際のデバッグが困難。 気づいてみれば簡単なことだったけれど、結…

経緯 Amazon Echoを買ったので、自分でも面白いものが作れないか調べたところ、公式の解説がとてもよくまとまっている。 これなら簡単にできるな・・・ということで、練習問題を少し改造して、最寄り駅の次発、次々発、次々々発の電車の時刻を教えてくれるSk…

pythonを使って連番の画像を一括ダウンロードするスクリプトを書いたので、まとめておく。（スクリプトは一番下）https://www.xxxxxx/001.jpg https://www.xxxxxx/002.jpg . .というURLのjpgファイルを一括でダウンロードするためには、 url = "https://www.…

pythonを使ってディレクトリを圧縮する方法を検索すると、リストを作成→zipfileを使って圧縮という方法がよく出てくる。 しかし、この方法は無駄に行数が長くなり面倒。 shutilを使うことで、もっと簡単にディレクトリを圧縮することができることがわかった…

経緯 mobilenetの実装とモデルを調べる中で出てきた概念として、pointwise convolutionとdepthwise convolutionの理解をまとめてきた。今回はその発展系で、grouped convolutionについてまとめる。 mobilenetは基本的に、pointwise convolutionとdepthwise c…

経緯 前回、CNNモデルのパラメータ・計算量削減手法の一つであるpointwise convolution（pw畳み込み）について解説した。 pw畳み込みはHW方向の次元を削減し計算量とパラメータを減らすものだったが、それの対極をなすものとして、レイヤー方向の次元を削減…

概要 googlenetやmobilenet等、最近のCNNモデルでは、当たり前の様にpointwise convolution(1x1の畳み込み)を使って次元数を調整する・・・等の説明がなされるけれど、1x1で畳み込んでも結局意味ないじゃん？と最初理解に苦しんだので、自分なりにまとめてお…

目次 目次 つくばチャレンジとは つくばチャレンジ2016における成果と課題 学習データの作成 YOLOによる学習 モデルの評価 本走行の結果 まとめ つくばチャレンジとは 「つくばチャレンジ」は、つくば市内の遊歩道等の実環境を、移動ロボットに自律走行させ…

経緯 cuda,cudnnを導入したubuntuにopencvを導入しようとすると、make時にエラーが頻発し、なかなか進まない。 一方で、anaconda等を使用してconda install cv2等とするとffmpegがインストールされないため、imshow等の一部の関数が動作しない。よって、今回…

tegrastatsの各項目の意味 Jetson TX1,TX2において、ホームディレクトリにある以下のtegrastatsというスクリプトを実行することで、TX1,2の現在のステータスを確認することができる。 $ sudo ~/tegrastats RAM 1374/3995MB (lfb 1x4MB) cpu [0%,0%,0%,0%]@17…