AI KV260にDPU-PYNQでVitis AI 3.5を使えなかったメモ
KV260でもDPU-PYNQで最新のVitis AI 3.5を使えるか試みたメモです。AMDのコンテストで使用したライブラリを応用できないか確認してみました。結果はダメでした。インストール方法からテストした内容まで紹介します。KV260に...
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AI ONNXのYOLOXの後処理(Post-process)が速いことに関してのメモ
公式のYOLOXのONNXを使うと、Vitis AIのPyTorchのと比べて後処理(Post-process)が速いです。出力の結合、softmax、sigmoidなどの後処理が推論側で対応していました。実際に確認してみたプログラム含めて...
AI KV260でVitis AI ONNX Runtime Engine (VOE) を試してみた
KV260でVitis AI ONNX Runtimeをテストしてみました。KR260で実施した同じ対応で出来ました。YOLOX+PythonをONNX環境でテストした内容を紹介します。KV260でVitis AI ONNX Runtime...
AI KV260とPetalinuxでPyTorchのテスト(YOLOX+Python編)
KV260とPetalinuxの環境構築して、DPUで物体検出してみました。PyTorchのYOLOXをPythonで動かしています。VARTのAPIを使ってプログラムしたコード含めて紹介しています。KV260とPetalinuxでPyTo...
AI AMD(Xilinx)のFPGAコンテストに参加した感想
AMD(Xilinx)とHackster(Avnet)が合同主催する、海外のコンテストに参加していました。AMD Pervasive AI Developer Contest の「Robotics AI」部門です。KR260というFPGAボ...
AI Vitis AI 3.5とKV260でYOLOXを動かしたメモ
Vitis AI 3.5とKV260でYOLOXを動かしてみました。AMD(Xilinx)のサンプルで公開されているモデルを動かしたメモです。SDカードの作り方からruntimeのインストール含めて紹介します。Vitis AI 3.5とKV...
AI FPGAでOpenCVを試したメモ。Xilinx(KV260)編
FPGAでOpenCVを試してみました。使用したボードはXilinx(AMD)のKV260です。Vitis Vision Libraryを使ってエッジ検出をした内容を紹介します。
AI AIエッジコンテストの表彰式・懇親会に呼ばれたので参加してみた
第6回AIエッジコンテストの表彰式・懇親会に参加してきました。上位の入賞ではないですが、有難いことにWeb記事賞というものを頂きました。Web記事賞について、また表彰式・懇親会の様子など含めての感想を紹介します。
AI Vitis AIの使い方。個人的まとめ記事
Vitis AIの使い方のまとめ記事です。バージョンでかなり使い勝手が異なるので、注意が必要です。個人的にVitis AIで環境構築・テストした内容を紹介します。Vitis AIの使い方。個人的まとめ記事Vitis AIの使い方の個人的まと...
AI Vitis AI 3.0でPyTorchのCPUとGPUの環境を構築したメモ
Ubuntu 20.04の環境でVitis AI 3.0をインストールしました。※追記_Vitis AI 3.5でも同様にインストールできることを確認していますPyTorch版のCPUとGPUの両方のdocker環境を整えています。dock...
AI 機械学習でCPUとGPUを比較！サポートと処理速度を比べてみた
簡単な機械学習をして、CPUとGPUの差を比較してみました。CPUをサポートされているものも多数ありますが、やはりGPUの方が圧倒的に楽です。処理速度もですが、サポートの差がCPUとGPUで違う一例を紹介します。
AI Netronをインストール(Ubuntu と Windows)
UbuntuとWindowsの両方でNetronをインストールしました。PyTorch, TensorFlow(機械学習)などの「重み」を可視化してくれる、便利なソフトです。インストール方法・簡単な使い方を紹介します。
AI 第6回AIエッジコンテストが凄く難しいけど勉強になった感想
第6回AIエッジコンテストに参加していました。RISC-Vを使って、画像とLIDAR点群からの3D物体検出が課題でした。ただ貴重な勉強の機会になりましたし、自身への忘備録としても内容を紹介します。
AI nuScenes形式の3D物体検出をKV260(FPGA)で試したメモ
nuScenes形式の3D物体検出(PointPillars)をFPGAでテストしてみました。使用した評価ボードはKV260です。第6回AIエッジコンテストのデータセットでも確認しています。
AI KITTI形式の3D物体検出をKV260(FPGA)で試したメモ
KITTIの3D物体検出(PointPillars)をFPGAでテストしてみました。使用した評価ボードはKV260です。Vitis AIのライブラリを使って、簡単にテストしてみた内容を紹介します。
AI KV260でYOLOX+DPUの物体検出をしてみたメモ
FPGAでYOLOXの物体検出をしてみました。使用したFPGAの評価ボードはKV260です。Vitis AIのサンプルを使って簡単にテストした内容を紹介します。
AI Vitis AIでPytorchのcompileをしてみたメモ
Vitis AIのPytorchのモデル(.xmodel)をコンパイルしてみました。練習を兼ねて、複数の物体検出(YOLOX、PointPillars)のモデルでテストしています。
AI 量子化のFast Finetuningをメモリ不足で諦めたメモ
Vitis AIのFPGA向けの量子化で精度ロスを防ぐFast Finetuningという機能があります。但しPCのメモリが有る程度必要でした。(今回だと28GB程度)低スペックPCには難しく、普通の量子化をした旨を紹介します。
AI LIDAR点群の3D物体検出の学習に失敗したメモ
自動車のLIDAR点群データを使った3D物体検出の学習を試してみました。ただ、Xilinxからサンプルで提供されている学習済のモデル(重み)には勝てず…。色々と試して失敗した内容含めて紹介します。LIDAR点群の3D物体検出の学習に失敗した...
AI nuScenes formatのLidar点群の前処理をしてみたメモ
nuScenes形式のデータセットの学習前の前処理をしてみました。３D物体検出をするために、LIDAR点群を処理しています。データセットの入れ方から、プログラムの実行まで紹介します。
AI nuScenes miniのdatasetを試してみる
nuScenesのデータセットは数百Gbyteと莫大です。nuScenes miniならば数Gbyteのため、テストレベルなら簡単に使えます。ダウンロードして、Vitis AI環境下で簡単に評価まで実施してみました。
AI 機械学習でgpuメモリ不足のためバッチサイズを変更したメモ
Pytorchで機械学習を回しているときにGPUメモリ不足でエラーになりました。一番簡単な対策として、バッチサイズ(batchsize)の変更をしました。CUDA out of memoryになったときに対応したメモを紹介します
AI Vitis-AI Quantizer(量子化)の3D物体検出に失敗したメモ
Vitis-AIのサンプル・ライブラリにないFPGAの量子化(Quantizer)を試してみました。ただ3D物体検出(pointpainting)の対応はとても難しく失敗に終わりました。忘備録として一連の流れを紹介します。
AI KITTIとPointPillarsのVitis AIのサンプルを調べたメモ
Vitis AIでKITTIとPointPillarsの機械学習を試してみました。データセットの用意からFPGAへの量子化までの動作確認をしています。その際にエラー出た内容含めて紹介します。KITTIとPointPillarsをVitis ...
AI spconvの古いVer1.2.1のインストールが苦労したメモ
3D物体検出でspconvのライブラリを使っていたところエラーが出ました。元々参照していたのが古いVer1.xのライブラリでした。何とか環境維持しつつ、エラー消すために再度ビルドした内容を紹介します。
AI Vitis AIでvai_q_pytorchをインストールしてみたメモ
Vitis AI でPytorchの量子化(vai_q_pytorch)する場面があります。Ver2.5でnvccの並列計算を使うには、環境のセットアップが必要です。vai_q_pytorchをインストールする方法を紹介します。
AI Ubuntuでninja-buildをインストールしてみた
CMAKEよりも高速にビルドできると言われるninjaがあります。機械学習などのライブラリを使うときにもninjaを求められる場合がありますUbuntuでインストールしてみましたので紹介します。
AI Vitis AIでPytorchのConda環境を新しく構築してみた
Vitis AIでPytorchのConda環境を立ち上げてみました。量子化(vai_q_pytorch)する上でgpuとnvccを使うには、環境のセットアップが必要です。FPGAに向けてPytorchのモデルを量子化する内容を紹介します。
AI Vitis AI GPU dockerの環境構築をしたメモ
XilinxのFPGAのAI開発環境である、Vitis-AI 2.5のGPU版を立ち上げてみました。dockerやCUDAなど多くのものを事前にインストールする必要があります。実際にGPU dockerの環境構築をした手順を紹介します。
AI Vitis AIでdocker_build_gpu.shが失敗するメモ
VItis AIでGPU版のDockerをビルドすると失敗しました。エラーの症状とメッセージ、ログをメモしておきます。また原因を調べてみました。