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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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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...
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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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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。