私的AI研究会 トップページ †
「AI」「機械学習」をキーワードに面白いことを探し検証していくサイトです
※ 最終更新:2024/12/15
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▼ 目 次
▲ 目 次
ローカルマシンでAI開発 †
現在検証中テーマ †
敵対的生成ネットワーク GAN †
- 静止画から動画を作る(その2):First Order Motion Model
- 動画のパーツを入れ替える:Motion Supervised co-part Segmentation
- 人間の年齢による顔の変化(その2):Disentangled Lifespan Face Synthesis
- StyleGANを使った画像編集(その2):StyleGAN e4e
- 画像スタイル変換(その2):CycleGAN
- 顔の合成(その2):StarGAN-v2
- GANによる似顔絵生成:QMUPD(その2)
- 画像に別の画像のスタイルを転送:PAMA(その2)
- 顔画像に様々なスタイルをブレンドする:BlendGAN(その2)
- StyleGAN3による画像の編集:StyleGAN3(その2)
- 音声で顔画像を動かす:One Shot Talking Face(その2)
物体認識 †
- 定点カメラの映像を認識する「+ OpenVINO™ API 2.0 対応」
- 教師データにない状況を異常検出
- 物体検出アルゴリズム「YOLO V5」1(推論/モデル変換編)
- 物体検出アルゴリズム「YOLO V5」2(学習編)
- 『ナンバープレート判別』「YOLO V5」3(応用編)
環境構築 -最新版- †
理論学習 †
実用的な AI開発へ †
画像生成 2 †
▼ 敵対的生成ネットワーク GAN
▲ 敵対的生成ネットワーク GAN
物体認識 †
▼ 「YOLO V7」カスタムデータによる学習
▲ 「YOLO V7」カスタムデータによる学習
ディープ・ラーニングの新技術 †
- チャットGPT を試してみる
- ディープ・ラーニングの今 2023 「私的AI研究会」レポート
画像生成 †
▼ 環境構築(旧版)
▲ 環境構築(旧版)
▼ 画像生成AI「Stable-Diffusion」
▲ 画像生成AI「Stable-Diffusion」
▼ 画像生成AI「Stable-Diffusion infinity」
▲ 画像生成AI「Stable-Diffusion infinity」
顔認証 (Face recognition) †
▼ 顔認証アプリケーション基礎編
▲ 顔認証アプリケーション基礎編
▼ 顔認証アプリケーション実用編
▲ 顔認証アプリケーション実用編
文字認識 (OCR) †
▼ OCRアプリケーション基礎編
▲ OCRアプリケーション基礎編
▼ OCRアプリケーション実用編
▲ OCRアプリケーション実用編
▼ OCRアプリケーション実践編
▲ OCRアプリケーション実践編
PyTorch ではじめる AI開発 †
AI開発 演習 †
▼ 環境構築編
▲ 環境構築編
▼ 機械学習編
▲ 機械学習編
▼ 理論学習編
▲ 理論学習編
開発の基礎 †
▼ Python GUI演習
▲ Python GUI演習
▼ ソフトウェア開発の基本
▲ ソフトウェア開発の基本
▼ 開発メモ
▲ 開発メモ
自作汎用ライブラリ †
▼ Python 私的汎用ライブラリ
▲ Python 私的汎用ライブラリ
▼ Python 私的汎用ライブラリ2
▲ Python 私的汎用ライブラリ2
AI・エッジコンピューティング †
OpenVINO™ Toolkit 導入編 †
▼ OpenVINO™ Toolkit のインストール
▲ OpenVINO™ Toolkit のインストール
- OpenVINO™ Toolkit for Linux
- OpenVINO™ toolkit for Raspbian* OS
- OpenVINO™ ToolKit for Windows を試す
▼ OpenVINO™ Toolkit 動作テスト・資料
▲ OpenVINO™ Toolkit 動作テスト・資料
OpenVINO™ Toolkit 実践編 †
▼ プロフラムの実行スクリプト
▲ プロフラムの実行スクリプト
▼ アプリケーション作成
▲ アプリケーション作成
▼ OpenVINO™ Toolkit 演習
▲ OpenVINO™ Toolkit 演習
Open Model Zoo 学習済み機械学習モデル †
▼ Intel® Open Model Zoo
▲ Intel® Open Model Zoo
Raspberry Pi で動かす †
▼ OpenVINO™ 基本演習
▲ OpenVINO™ 基本演習
「Neural Compute Stick と OpenVINO™ でゼロから学ぶディープラーニング推論」
- 第1〜2回 AI・機械学習 調査メモ
- 第3回 OpenVINO™ ツールキットのインストール
- 第4〜第6回 事前学習
- 第7回 Inference Engineを学んで感情分類
- 第8回 リアルタイム顔検出
- 第9回 リアルタイム感情分析アプリ
▼ OpenVINO™ 応用演習
▲ OpenVINO™ 応用演習
▼ OpenVINO™ + Neural Compute Stick 2
▲ OpenVINO™ + Neural Compute Stick 2
▼ OpenCV と Python で画像処理演習
▲ OpenCV と Python で画像処理演習
Raspberry Pi+AI †
Raspberry Pi+AI『再チャレンジ 編』 †
Raspberry Pi+AI『導入 編』 †
▼ Raspberry Pi 環境構築
▲ Raspberry Pi 環境構築
Raspberry Pi+AI『実践 編』 †
▼「Raspberry Pi + AI 電子工作入門」
▲「Raspberry Pi + AI 電子工作入門」
▼ Google AIY Project
▲ Google AIY Project
Raspberry Pi+AI『応用 編』 †
▼「Raspberry Pi ではじめる機械学習」
▲「Raspberry Pi ではじめる機械学習」
▼ AI Robot Project
▲ AI Robot Project
▼「Raspberry Pi で学ぶ電子工作」
▲「Raspberry Pi で学ぶ電子工作」
▼「実例で学ぶ Raspberry Pi 電子工作」
▲「実例で学ぶ Raspberry Pi 電子工作」
Raspberry Pi+AI『番外 編』 †
▼ 3D プリンターで Raspberry Pi のケースを作る
▲ 3D プリンターで Raspberry Pi のケースを作る
3Dプリンターで Raspberry Pi のケースを作る †
▼ 簡易型デジタル・オシロスコープを使ってみる
▲ 簡易型デジタル・オシロスコープを使ってみる
忘備録 †
▼ 進捗メモ
▲ 進捗メモ
※ 実際にページを作成・編集する前に「練習」ページで試してください。 *1
▼ ミーティング履歴
▲ ミーティング履歴
参考資料 †
ダウンロード「Windows/Linux 共通 (anaconda環境)」 †
▼ 最新版ダウンロード「Windows/Linux 共通 (anaconda環境)」
▲ 最新版ダウンロード「Windows/Linux 共通 (anaconda環境)」
■ プロジェクト・パッケージ for Windows/Linux
▼ ダウンロード 「Windows/Linux 共通 (anaconda環境)」
▲ ダウンロード 「Windows/Linux 共通 (anaconda環境)」
■ プロジェクト・パッケージ for Windows/Linux
■ 更新ファイル for Windows/Linux
▼ ダウンロード 「Windows」
▲ ダウンロード 「Windows」
■ プロジェクト・パッケージ for Windows
■ 更新ファイル for Windows
▼ ダウンロード 「Linux」
▲ ダウンロード 「Linux」
■ 更新ファイル for Linux
■ VirtualBox 仮想マシン
■ Linux ホームディレクトリのファイル
※ ホームディレクトリ「~/」にコピーして解凍($ tar xvzf XXXXXXXX.tar.gz)する。
■ OpenVINO™ 「2021.4」Linux マシン用
■ history
- ubuntu-vbox_2021_4_mas_20210811.ova (46,2GB) < VirtualBox Image : ubuntu20.04.2 OpenVINO™ 2021.4 >
- ubuntu-vbox_2021_4_mas_20210917.ova (49.6GB) < VirtualBox Image : ubuntu20.04.2 OpenVINO™ 2021.4 with Anaconda >
・update_20210922.tar.gz (97.4MB) < アップデートファイル >
- ubuntu-vbox_2021_4_mas_20210822.ova (50.9GB) < VirtualBox Image : ubuntu20.04.2 OpenVINO™ 2021.4 with Anaconda >
・update_20210823.tar.gz (1KB) < アップデートファイル >
- ubuntu-vbox_2021_4_mas.ova (85.7GB) < VirtualBox Image : ubuntu20.04.2 OpenVINO™ 2021.4 >
- ubunto2004dk-vbox.ova (45GB) < VirtualBox Image : ubuntu20.04.2 OpenVINO™ 2021.3 >
- apps3_20210717.tar.gz (5kB) <「~/workspace/apps3」Handwritten Japanese Deep Learning... Demo >
- run_app2_20210715.tar.gz (5KB) <「~/run_app2」実行シェルスクリプト (マルチデバイス対応) >
- run_app_20210624.tar.gz (9KB) <「~/run_app2」実行シェルスクリプト >
- workspace_20210723.tar.gz (509MB) <「~/workspace」アプリケーションフォルダ >
- omz_demos_build_2021.4_20210713.tar.gz (9.11MB) <「~/omz_demos_build」OpenVINO™「2021.4」コンパイル済みフォルダ >
- omz_demos_build_20210713.tar.gz (11MB) <「~/omz_demos_build」OpenVINO™「2021.3」コンパイル済みフォルダ >
- model_20210510.tar.gz (31GB) <「~/model」OpenVINO™「2021.3」学習済みモデル >
▼ ダウンロード 「Raspberry Pi」
▲ ダウンロード 「Raspberry Pi」
■ 更新ファイル for Raspberry Pi
※ ホームディレクトリ「~/」にコピーして解凍($ tar xvzf XXXXXXXX.tar.gz)する。
■ Raspberry Pi イメージファイル
- OpenVINO™ 2021.3 + NCAppZoo インストール済み・パスワード初期化
<< System Image Backup: raspi_openvino2021.3_2021_0404_001c.zip (8.11GB) >>
- Raspberry Pi OS (Rasbian) buster 2020/1202版
- リモートディスクトップ vnc/日本語入力 ibus-mozc/日本語フォント
- OpenVINO™ ツールキット バージョンは 2021.3
- Neural Compute Application Zoo (GitHub-2020.09.16)
- OpenVINO™ 2021.2+ NCAppZoo インストール済み・パスワード初期化
<< System Image Backup: raspi_ncappzoo_2021_0225_001c.zip (7.79GB) >>
- Raspberry Pi OS (Rasbian) buster 2020/1202版
- リモートディスクトップ vnc/日本語入力 ibus-mozc/日本語フォント
- OpenVINO™ ツールキット バージョンは 2021.2
- Neural Compute Application Zoo (GitHub-2020.09.16)
- WebIOPI ほか『Raspberry Pi+AI』ハードウェア環境対応・パスワード初期化・自動起動設定をコメントアウト
<< System Image Backup: raspi_2020_1215_001c.zip (6.36GB) >>
サイト資料 †
▼ 参考サイト
▲ 参考サイト
■ OpenVINO™
■「Neural Compute Stick と OpenVINO™ でゼロから学ぶディープラーニング推論」
■「PyTorch ではじめる AI 開発」C&R 研究所 刊
■「Python画像処理100 (Interface 2021年1月号)」CQ出版社 刊
■「エレキジャックIOT No.2」CQ出版社 刊
■「ラズパイ4対応 カラー図解 最新 RaspberryPiで学ぶ電子工作」講談社ブルーバックス 刊
■「実例で学ぶRaspberryPi電子工作」講談社ブルーバックス 刊
■「Raspberry Piではじめる機械学習」講談社ブルーバックス 刊
■「Raspberry Pi+AI 電子工作超入門」ソーテック社 刊