FPGA KR260でMIPI CSI-2をSLVS-ECから変換できるか考えたメモ
KR260にはMIPI CSI-2の汎用カメラに接続できるコネクタがありません。 その代わりにSLVS-ECという専用カメラコネクタがあります。 何とかして変換する基板を作れないか検討してみた(雑な)メモです。 KR260でMIPI CSI...
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FPGA PCBGOGOへのガーバーデータをKiCadから作成したメモ
KiCadでPCBGOGOのガーバーデータを作成してみました。 KiCad初心者でしたが、問題なく回路図・アートワーク作成できました。 簡単な基板作成を例にして、KiCadの使い方を紹介します。 PCBGOGOへのガーバーデータをKiCad...
FPGA KV260とPYNQでGPIOを制御してみたメモ
FPGAボードのKV260でGPIOを制御してみました。
Python(PYNQ)経由でPMODコネクタからLED出力・SW入力しています。
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...
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...
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。 d...
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。
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...
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。