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。
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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。
AI VItis AI 2.5やPetaLinuxなどインストールしてみたメモ
Vitis AIの最新版2.5やPetaLinuxインストールしてみました。ダウンロードからの一連の流れを簡単に紹介します。
AI ColabでMMDetectionとOpera Datasetを動かしてみた
Opera Datasetの2DサンプルをColabでテストしてみました。Google Driveに学習データを入れて、実際に学習・デモまで実施しています。手順を一から紹介します。
AI AIを勉強するPC環境のスペックは？ノートで試してみた
AIの勉強するためにPCのスペックが何処まで必要なのかを確認してみました。書いている人のPCは市販のWindowsのノートPCです。実際にプログラムを書いたりコンテストに参加して、PCの影響具合を体験してみました。
AI YOLOXの学習をCOCOのデータセットから試してみた
YOLOXでの学習を実際に一から試してしてみました。COCOのデータセットの入手から、物体検出まで行っています。Colab上で実施していますので、誰でも同様にテスト可能です。
AI COCOのデータセットの簡単な使い方！FiftyOneを試してみた
COCOのデータセットを簡単な使い方を紹介します。Fifityoneというツールを使えば、任意のデータセットを簡単に作成可能です。Colab上で動かしましたので、誰でも同様にテストできます。
AI GPUバックエンドに接続できませんが出たのでColab Proに課金した話
最近Google Colabで重いデータセットを学習させるケースが増えてきました。ただし無料版のColabで長時間GPUを使っていると、制限が掛かり暫く使えなくなります。そのため有料版のColab Proに課金してみました。
AI Vitis AI Model ZooでPyTorch+YOLOXを動かそうとしたメモ
Vitis AI Model ZooでPyTorch+YOLOXを動かそうとしたメモです。データセットの入手から学習までの流れを実施しています。手順を紹介します。
AI Ultra96-V2とVitis-AIをAventのplatformsで動かすメモ
Ultra96-V2でVitis-AI 2.0を動かしてみました。Aventが提供しているimgファイルを使えばデモ程度は簡単に動作できます。手順を紹介します。
AI AIエッジコンテストが勉強になった(難しかった)件
第5回AIエッジコンテストに参加していました。(筆者の力量では)コンテストの課題が難しく、最後の実装まで到達できませんでした。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 FPGAでAIの実装にチャレンジ！コンテスト準備編
FPGAでAI技術を用いた画像認識を試したく、コンテストに参加しています。ハード・ソフトの環境構築など、実装するための準備をまとめてみました。FPGAでAIの開発を始める・試してみたい方に参考になれば幸いです。