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2015.12.14 08:49 | EDIT
2015年12月11日にTensorFlowによる画像認識Deep Learning(特にConvolutional Neural Networks, CNN)アーキテクチャ構築とその簡単なPythonによるサンプルコードを公開しました.

TensorFlowチュートリアルのアルゴリズムを参考にしておりますが,入力やアーキテクチャなど,できる限り簡易的な表現を加えております.

SlideShare資料
「TensorFlowによるCNNアーキテクチャ構築」


Pythonによるサンプルコード
tar.gz版
http://www.hirokatsukataoka.net/temp/TensorFlow/my_cnn.tar.gz
zip版
http://www.hirokatsukataoka.net/temp/TensorFlow/my_cnn.zip

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2014.12.26 16:50 | EDIT
OpenCVで識別器生成時やクラスタリング時によくメモリ不足(Insufficient Error)になっていたのでメモしておきます.

OpenCV,特に32ビットで処理するときには下記のような制限があります.

internal.hppより
#define CV_MAX_ALLOC_SIZE (((size_t)1 << (sizeof(size_t)*8-2)))

これはプログラム上でのメモリ確保を制限して挙動を保証するために設けられているのですが,大量の学習画像から特徴量を取得する機械学習やクラスタリング問題においてはこの制限を超えてしまうことが多く見受けられます.

ひとつの解決策は下記に示すように制限を外すためにOpenCVの中(internal.hpp)を書き換えてOpenCV自体をビルドしなおすことです.

//#define CV_MAX_ALLOC_SIZE (((size_t)1 << (sizeof(size_t)*8-2)))
#define CV_MAX_ALLOC_SIZE ULLONG_MAX
( http://masabloggers.blogspot.jp/2014/02/opencv-win32.html より)

もう一つの解決策はOpenCVの処理を64ビットにすることです.

Visual Studioの場合,その際に注意することは,
- 環境設定のPathを64ビット用に設定する
Visual Studio2010の場合(C:\opencv\build\x64\vc10\bin;C:\opencv\build\common\tbb\intel64\vc10)にするなど
- 構成マネージャのプラットフォームを32ビットから64ビット用にする
といったところです.


32ビット場合にはOpenCVの制限を外しても多少改善される程度ですが,64ビットの場合には限界を格段に引き上げられるので後者の改善策がオススメです.
これをしておくだけであとは使用するPC依存になります.良いPCを使用するだけ学習のサンプル数を増やすことができると考えます.
2013.05.30 12:53 | EDIT
GSLのページから,インストールします.対応するGSLの名前はgsl-1.**.tar.gzで,2013年5月現在,gsl-1.15.tar.gzが最新のバージョンです.

1) 圧縮ファイルを展開して,フォルダに移動します.
("gsl-1.15.tar.gz" -> "gsl-1.15")

$ tar zxvf gsl-1.15.tar.gz

2) configure, make コマンドにてインストール対象となるシステム情報をチェックし,コンパイルを行います.

$ ./configure
$ make

3) 次にmake installによりインストールを開始します.なお,指定したユーザでコマンドを実行するsudoを用います.

$ sudo make install

しばらく待つと,インストールが完了します.

この時点で,正しくインストールされている場合にはシステムの /usr/local/include フォルダに"gsl"というフォルダが確認できます.


また,僕はXcodeにてリンクして使用しています.

Build Settingの設定として,
1) Search PathsのHeader Search Pathsで "/usr/local/include" を指定

2) Search PathsのLibrary Search Pathsで "/usr/local/lib" を指定

3) LinkingのOther Linker Flagsで "-lgsl" を指定


ここまでするとXcodeにてGSLが使用できます.

簡単なプログラミングやリファレンスについては
"GNU Scientific Library Reference Manual" をご参照ください.

2012.09.07 16:59 | EDIT
OpenCVがずいぶん新しくなっているので,MacのOpenCVを更新しました.

OpenCVのインストールページから最新版をインストールして,Macに取り込みます.

そして,Terminalからインストールしたフォルダに移動し,

sudo port install cmake
cd OpenCV-2.4.2
mkdir build
cd build
cmake ../
cmake .
make
make install

のコマンドを順番に実行するとインストール出来る(はず)です!
(MacPortsは必要です)


次にXCodeでプロジェクトを作成します.
[Project]の[Edit Project Setting]を開き,Buildの設定で
[Header Search Paths]に「/opt/local/include」を,
[Library Search Paths]に「/opt/local/lib」と記述します.

さらに,必要なライブラリファイルを追加します.

ここでは,[Group & Files]の[作成したプロジェクト名]右クリックし,[Add][Existing Files...]からライブラリファイルを追加します.

最低限必要なファイルとして,ここでは

libopencv_core.2.4.2.dylib
libopencv_highgui.2.4.2.dylib
libopencv_imgproc.2.4.2.dylib

を加えています.(OpenCV2.4.2の場合)

プログラムを書く場合には,
opencv2/opencv.hppをインクルードして,いつもの通りにプログラミングすればOpenCVが使えます!(はずです!)

自分のPCの場合ですが,以上MacにOpenCV2.4.2を入れてXCodeで使う方法でした.

2012.01.27 07:07 | EDIT
cppファイルをコンパイルして実行したら「空の文字定数」という文字を見たので調べてみました.

なんてことはないです.シングルクオーテーションで囲まれた位置にスペースを入れるつもりが,

何も入っていなかっただけです.

○ : ' ' (スペース) ×:'' (空)

一見すると間違いが無いように見えますが,エラーメッセージを覚えておくと簡単に見つけられますね.

次回のためにメモ.

参考
コンパイラエラーC2137(Microsoftサポートページ)

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