2016/10/22 (土)

3行でインストール!機械学習フレームワーク「Darknet」を試す

こんにちは。そうまです。

このブログでもご紹介したとおり、TensorFlowやってみたり、Caffeやってみたりしてきました。
こちらのブログで、もっと簡単に導入できるフレームワークがあると知りましたので、今回はそれを試してみます。

その名も、「Darknet」!!

darknet__open_source_neural_networks_in_c
ウェブサイトもダークな感じです。魔法陣が黒魔術っぽい。

イメージはあれですが、導入は簡単です。
なんと、以下の3行を実行するだけでインストール完了です。

$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
$ cd darknet
$ make

インストールしただけでは寂しいので、試してみます。
Darknetは学習済みモデルとアルゴリズムの配布もしています。
これをダウンロードしてくれば、簡単に動かすことができます。

今回は「YOLO」という、物体認識を試してみます。
こちらもコマンドはダウンロードして実行という2行だけです。

$ wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
$ ./darknet yolo test cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg

モデルと一緒に配布されるサンプルですが、ちゃんと物体認識されています。
dog-predictions

他の画像でも試してみます。
7cats

Intel Core i7(3.1Ghz×4)、メモリ8GB、OS:Ubuntu 14.04のマシンで約8秒かかりました。
今回はCPU Onlyで試したのですが、GPUもサポートしていて、Makefileを1行書き換えるだけで使えるそうです。
screenshot

結果はこうなりました。
7cats-predictions
下段真ん中のネコの模様もネコとして認識されちゃってますが、ある意味正解ですね。

Darknetは手軽にインストール、実行まで出来て驚きました。
今後も手軽に使えるフレームワークがどんどん出てきそうですね!

みなさんもお試しあれ!

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2016/10/11 (火)

Prottを使ってみた

今回は便利ツールのご紹介です。

現在開発を進めているプロジェクトで、画面設計を行った際にProttというプロトタイプを作成できるツールを使ってみました。

https://prottapp.com/ja/

インターネット上で利用できるツールで、手書きで書いたものやExcelで描画したものを画像として取り込み、ボタンを押した際などの画面遷移を作成します。

簡単に手書きしたものを元に例を示します。
まず手書きしたものがこちらです。

img_17811

ログインして一覧を表示し、新規追加をする流れです。

この4つの画面を1画面ずつ写真に撮り、prottに画像として追加します。

prott1

追加した画像にそれぞれアクションを設定します。

ログインボタン付近をマウスで選択して、ボタンを押した際の遷移先を指定します。

prott2

すごく簡単に遷移の設定ができます。

また、遷移する際の効果を選択できたり、オーバーレイ表示も可能です。

prott3

全ての画面に設定をし、プレビューをしてみます。

prott8 prott9

何もないところをクリックするとアクションを設定した部分が青く光ります。

なのでどこを押すといいかが一目で分かります。

prott10

こんな感じで画面の流れを簡単に確認することが出来ました。

お客様への確認は、このprottで作成したものを見せることで、出来上がりのイメージが明確になると思います。

イメージが明確になることで要望も明らかになり、より完成度の高いものを作ることが出来ます。

社内の開発においても、各メンバー間の意識の擦り合わせに利用できますし、このプロトタイプをそのまま詳細設計の仕様書として利用することも出来そうです。

世の中便利なツールがありますので、開発の負担軽減のためにも色々と使ってみてご紹介していきたいと思います。

今回はプロトタイプを作成するprottを紹介しました。

ちなみに料金は無料(プロジェクト1つのみ)からありますし、30日間のトライアルもありますので、とりあえず使ってみる価値ありです。

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