pytorchのお勉強（４）：ネットワークの学習

はじめに

pytorchのお勉強の続きです。 今回は読み込んだデータセットを用いてモデルを学習していきます。
pytorchでCNNの学習システムを開発する際の全体像を以下に示します。

今回勉強する所はピンク色の矩形で囲んだ部分です。

pytorchのお勉強（３）：オリジナルのデータセット読み込み

はじめに

pytorchのお勉強の続きです。 今回は学習するデータセットを読み取る所を学びます。

pytorchでCNNの学習システムを開発する際の全体像を以下に示します。

この画像で言うと、ピンクで囲った部分が前回までに勉強した部分で、青色の囲った部分が今回勉強する所です。

pytorchのお勉強（２）：誤差逆伝播とパラメタの更新

はじめに

pytorchのお勉強の続きです。
今回は定義したNetworkにデータを与えてネットワークを学習する所を学んでいきます。

今回もこのチュートリアルサイトを参考にしています。

pytorchのお勉強（１）：インストールとネットワークモデルの定義

はじめに

現代でComputer Visionの研究を行うならば、Deep Neural Network（DNN）の活用は必要不可欠になっています。
僕もその例に漏れず、普段からDNNのpythonライブラリを使用し研究活動を行っています。
DNNのpythonライブラリは様々なものがありますが、昨今では概ねモバイルやWeb用途にはtensorflow、学術研究用途にはpytorchが利用されている印象があります。
また、元々はライブラリ間での学習済みモデルの互換性がなかったのですが、ONNXというDNNの学習済みモデルの共通規格が登場し、相互変換が可能になりました。
OpenCVにもONNXモデルを利活用する機能が標準で搭載されているので、様々な応用が期待されますね。
ONNX | LearnOpenCV

僕は普段他のライブラリを使っているのですが、今回から１からpytorchを勉強していきたいと思います。
最終的には、今まで作った成果物と組み合わせて、より面白いことができたら良いなと思います。

opencvの色にnumpy arrayを使う方法

やりたい事

cv2.lineとかcv2.rectangleの描画色を、numpy array（変数）で指定したい

Python+OpenCVによる前方車両検出（２）

はじめに

nsr-9.hatenablog.jp

これの続きです。
今回は走行空間モデルの生成部分を実装します。

Python+OpenCVによる前方車両検出（１）

はじめに

前回、"単眼車載カメラによる前方車両の検出”という、広島工業大学の紀要に掲載されていた論文を読みました。

nsr-9.hatenablog.jp

本手法は、走行空間モデルと横方向のエッジ画像の射影ヒストグラムを用いて、非学習ベース（CNNやSVMなどを使わない）で前方車両を検出する方法を提案していました。
今回からこの技術をpythonで実装していきます。