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。
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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
Vi...
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。
PyTorch版のCPUとGPUの両方のdocker環境を整えています。
docker環境構築からインストールまでのメモを紹介します。
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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 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。