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2020年8月

2020.08.30

macOS & Dockerで動作するリアルタイム画像認識デモ環境を作ってみた(1)

夏休みの宿題(?)として、リアルタイム画像認識を行うでも環境をDocker使って、しかもこれらをmacOS上で動かす、ということを試してみましたのでその過程をメモ。画像認識ツールとしてYOLO v3を使用します。Webカメラ(webcam)で撮影した動画をリアルタイムに画像認識して結果を表示するという、まあ、よくあるデモを実現します。
今回はYOLO v3のPyTorch実装のデモを実行してみます。

MacでDockerを使うのは、Macと画像認識環境を分離したいという動機から。しかし、Docker for MacではUSB機器を扱えないために、Dockerのドライバを別に用意する必要があります。そこでVirtualBox上で動作し、かつUSB機器を認識できるDockerマシンを起動するためのboot2docker.isoを用意します。さらにYOLO v3を動作させるためのDocker containerを用意します。

実行環境は以下のとおり。
マシン:Mac mini (2018) Intel Core i7 (物理コア数6+メモリ16GB)
OS:macOS Catalina
仮想化製品:VirtualBox 6.1.12

この環境構築には大まかに2段階の手順を踏みます。

1段階目はUSB webcamを使うことができるboot2dockerイメージの構築です。これは次のサイトに基づいています。
Connect the webcam to Docker on Mac or Windows by Jongmin Park: Medium

2段階目はYOLO v3のDockerイメージ作成です。Webに複数掲載されている構成を採用し、主に次のサイトを参照しました。
CPU環境でYOLOv3をpythonで動かしてリアルタイム画像認識してみた: Qiita
他にも多くのサイトを参考にしていますがすべて掲載しきれないので割愛。皆様、ありがとうございます。

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2020.08.10

自分のブログをベクトルにして分布をみた(4)

これまで以下の通りブログ記事をベクトル化して分布を見るという試みをしてみました。
自分のブログをベクトルにして分布をみた(1)Wikipedia分散表現(1)
自分のブログをベクトルにして分布をみた(2)Wikipedia分散表現(2)
自分のブログをベクトルにして分布をみた(3)TF-IDF+LSI
今回はLDAを使ってみます。

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2020.08.08

自分のブログをベクトルにして分布をみた(3)

前回、前々回と、ブログをベクトル表現して分布をみるという試みをしてみました。
自分のブログをベクトルにして分布をみた(1)
自分のブログをベクトルにして分布をみた(2)
今回は、TFIDFを用いたベクトル表現を使ってみます。

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2020.08.02

自分のブログをベクトルにして分布をみた(2)

自分のブログをベクトルにして分布をみた(1)でブログを記事ごとにベクトル表現にしてその分布をみました。
今回は試しにその記事を端的に表す(かもしれない)単語を求めてみましょう。

前回の記事を再利用し、記事のTFIDF値が高い単語の平均ベクトルに近い値の単語を各記事につき10単語ずつ示すコードを次に示します。

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