SONYのNNC

127622866eaa739e06f9507aff67be2f?s=47 OHNO
January 17, 2020

 SONYのNNC

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OHNO

January 17, 2020
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  1. 2.

    ディープラーニングのツール ・caffe 画像認識で一世を風靡 開発者がfacebookに移籍してcaffe2を開発 ・Tnesoflow Googleが開発 利用者が最も多い Keras より簡単なライブラリ ・chainer

    日本のベンチャー企業が開発・提供 最新技術が搭載 ・YOLO 高速で高性能 動画にも対応 ・Pytorch facebookが開発 chainerを参考 使い易い ・NNC プログラム無しで利用可
  2. 6.

    畳み込みニューラルネットワーク 1998 ルカンらが畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks)で文字認識 畳み込み層 局所的な特徴抽出 プーリング層 位置ずれを吸収

    Y.Lecun,et al.”Gradient-based Learning Appplied to Document Recognition”,Proc. of The IEEE,1998 畳み込み層 プーリング層 入力層 出力層 プーリング層 畳み込み層 (1998 LeNet) 全結合層 0~9
  3. 8.
  4. 9.
  5. 10.

    製造現場での利用 ・学習済みモデルをPython、C++でも利用可能 (機械に実装する時に必要) import nnabla as nn from nnabla.utils import

    nnp_graph nnp=nnp_graph.NnpLoader('results.nnp') graph=nnp.get_network('MainRuntime',batch_size=1) x=list(graph.inputs.values())[0] •y=list(graph.outputs.values())[0] from nnabla.utils.image_utils import imread img=imread('7.png') x.d=img.reshape(1,1,28,28)*1.0/255 y.forward() print(y.d)