ディープ・ラーニング〜ハードウエア化への道2 The long way to hardware implementation of Deep Learning part2 |
SSD(Single Shot multibox Detector)と呼ばれる物体認識のハードウエア化に挑戦! |
![]() |
■ 第1部 PythonでSSD物体認識 ![]() 1-01 スタートはこの書籍の第2章のPythonプログラム 1-02 人、自動車、バス、自転車、バイクなどを識別するSSD 1-03 本企画のロードマップ 1-04 オリジナルのPythonでSSD ![]() 2-01 15層目以外のバイアス加算の省略 2-02 BBOXの変形の省略 2-03 source1+L2Normの省略 2-04 被りとりの省略(被りの容認) ![]() 3-01 入力画像の整数化 3-02 重み係数とバイアスの整数化 3-03 層間の画素データを5ビットにする 3-04 SoftMax関数の整数版 3-05 簡略化、整数化したPythonの実行結果 ■ 第2部 EXCELでSSD物体認識 ![]() 4-01 vgg-1層目のEXCEL化 4-02 vgg-2層目のEXCEL化 4-03 vgg-3, 4層目のEXCEL化 4-04 vgg-5, 6, 7層目のEXCEL化 4-05 vgg-8, 9, 10層目のEXCEL化 4-06 vgg-11, 12, 13層目のEXCEL化 4-07 vgg-14, 15層目のEXCEL化 ![]() 5-01 extras-1, 2層目のEXCEL化 5-02 extras-3, 4層目のEXCEL化 5-03 extras-5, 6層目のEXCEL化 5-04 extras-7, 8層目のEXCEL化 ![]() 6-01 conf-2〜6層目のEXCEL化 6-02 EXCELの認識結果をPythonと比較 |