鈍足ランナーのIT日記

走るのが好きな5流のITエンジニアのブログ。

趣味の範囲は広いけど、どれも中途半端なクソブロガー楽しめるWebアプリを作ってあっと言わせたい。サーバーサイドPerl(Mojolicious)、クライアントサイドVue.js。Arduinoにも触手を伸ばす予定。

スナックエンドウ検出アプリ作成中

連休は、ずっとスナックエンドウアプリしてました。

機械学習

自身のノートPC(MacBookAir2016 8Gメモリ)では100エポックで10時間かかることが判明。
Google Colab(GPU)でも、何時間もかかりしかもkillされてしまうので、無料タイプでは厳しい感じがしました。
できなくはないけれど重みファイルを保存して途中から繰り返せば、2週間くらいでは終わるとは思います。

データ作成部分のバグでした

元となるデータの作成部分がバグつていたため、学習に時間がかかっていたようです。
直したら、GoogleColabでは3時間程度で終わるようになりました。

サンプル数

サンプル数がとても少ないので集めるところをしっかりしないと。
収穫時に使うアプリなので、取った後に並べるとちょっとバリエーションが足りない感じとは思います。

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検出アプリ

Express+express-ws+darknet.js+opencv4nodejsという構成です。
プラウザでビデオ画像をサーバにWebsocketで送り、jpg画像をdarknetで検出して
検出したBox領域をopencvで囲って返すというアプリです。
エンドウではまだ動かせていませんが、darknet付属のモデルでは動くところまで確認しました。