
【PyTorch】画像データの異常検知(逆に失敗編)
前回は、人工的に生成した正常/異常画像を用いて動作確認ついでにデモとして結果を掲載しました。人工的なデータなので綺麗な結果が出るのは当然ですので、今回はより実践に近いデータでやってみたいと思います。
石川県でロードバイクとか機械学習をやっています。
前回は、人工的に生成した正常/異常画像を用いて動作確認ついでにデモとして結果を掲載しました。人工的なデータなので綺麗な結果が出るのは当然ですので、今回はより実践に近いデータでやってみたいと思います。
GANを用いた画像データの異常検知をやってみました。今回はまずは動作確認の意味合いも兼ねて人工的に生成した画像データでデモをやってみました。
今回はSSDでの物体検出をやってみました。知識として知っているのと実装したことがあるというはかなり差があると思いますので,ちゃんとデータを用意して,推論用の画像は自分で実際に撮影してみて,より実務的な目的で使用できるかを検証してみました。
機械学習のお勉強が好きなだけの人を採用してしまうと、思った以上に周囲の人はストレスに感じてしまうことがあるということを、実体験をもとに書いてみました。
海洋物理で使用するデータを用いてDeep Learningで遊んでみました。今回は簡単に海面高度/水温から中規模程度の鉛直プロファイルの変化を再現できるかという観点でやってみました。
PyTorchでDeep Learningを実装する際に,データを入力する箇所がネットワーク内に複数ある場合の実装方法についてです。①モデル/②DataLoaderの作り方/③DataLoaderの使い方を順に確認していった後に,最後にまとめて全体のソースを記載しておきます。
Pythonで地図の等高線を描こうとしたときに,なぜか等高線だけが表示されないという問題がありました。その原因がなかなか分かりづらかったので備忘録として記事にしておきます。
PyTorchを使っていてRuntimeError: cannot join current threadが出力される原因についてまとめました。tqdmとベンチマークモードの相性が原因になるようです。
PyTorchでメモリに乗り切らないデータを扱うときのDataLoaderの作り方です。ここでは画像データを扱う問題を例にして説明します。
ディープラーニングで画像処理をしているときに,画像処理の部分でボトルネックになっている処理があったので処理速度を比較してみました。