カテゴリー: Ubuntu

Ubuntu 18.04でfml

Perl のバージョンの関係で,そのままではFML が使えなかったので,いろいろと苦労したメモ. ちなみに,fml は,こちらから手に入れる方法と,github/fmlorg/fml4から手に入れる方法があります. まず

画像ファイルに対応するテキストファイルがないものを探す

教師データの入れ損ねがあったみたいです. 存在しないファイルのデータを探して,一覧表示します.

ssd kerasの教師データをyolo用に変換

世の中の流れと逆行していますが,諸般の事情により必要となったので,スクリプトを書きました. まずは,Pascal VOC形式のxmlファイルをPythonで読むを元に,xmlファイルのデータを取ってきて,変換して出力して

Ubuntu 18.04上でのDarknet

Ubuntu 18.04上での作業メモのまとめ. openCVをソースからインストール.4.1.1を3.4.0へと変更. あと,CMake のオプションに-DBUILD_opencv_cudacodec=OFFを追加.

Ubuntu 18.04上での作業メモ

とりあえず,openCVをソースからインストール. CUDA をソースから入れてみましょう. 面倒なら,パッケージで入れても良さそうですね. これで,darknet が動くかな っと思ったけど,ダメそう. 「Packag

Ubuntu 18.04のインストールとその他

Jetson Nanoの学習用データは,強めのマシンで作った方が良さそうなので,その準備のメモです. まずは,Ubuntu 18.04のインストール. Ubuntuのダウンロードサイトから18.04LTSのイメージファイ

Jetson Nanoで Yolo(試行錯誤編)

YOLO v3をオリジナルデータで学習させてRealSenseで物体の距離を取得してみたをベースに作業してみましたが,学習に時間がかかってちょっと心配になったので,次はYOLOv2で物体検出を学習させてみようを参考にもう

Jetson NanoでCaffe(まとめ)

Jetson NanoでCaffe(試行錯誤編)のまとめです.

Jetson NanoでCaffe(試行錯誤編)

学生の作業状況に追いつくため,とりあえず,Jetson NanoにCaffeを入れてみました. >Caffe in Jetson Nano: 6 Stepsに従ってみます. といっても,前半はJetson Nanoへの接

Jetson Nanoでお遊び

YOLO v3をオリジナルデータで学習させてRealSenseで物体の距離を取得してみたを試してみました. 力尽きたので寝ます.

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