お TdrDelay(REG_DWORD)30（秒） Added activations: SWISH, MISH, NORM_CHAN, NORM_CHAN_SOFTMAX　データの水増しに対応　　　　　　mixup：　　　　cutmix：　　　　mosaic：　　　　blur：, ・added the ability for training with GPU-processing using CPU-RAM to increase the mini_batch_size and increase accuracy (instead of batch-norm sync)　CPU-RAMを使ったGPU演算で学習が可能に　mini_batch_sizeを増加させられることでaccuracyが向上する, ・improved binary neural network performance 2x-4x times for Detection on CPU and GPU if you trained your own weights by using this XNOR-net model (bit-1 inference) : https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/cfg/yolov3-tiny_xnor.cfg　XNOR-netモデルを使った独自モデルのCPUとGPUによる検出でバイナリネットワークパフォーマンスが2-4倍に改善。, ・improved neural network performance ~7% by fusing 2 layers into 1: Convolutional + Batch-norm　ニューラルネットワークのパフォーマンスが最大7%向上（畳み込みレイヤとBatch-norm）, ・improved performance: Detection 2x times, on GPU Volta/Turing (Tesla V100, GeForce RTX, ...) using Tensor Cores if CUDNN_HALF defined in the Makefile or darknet.sln　TensorCoreに対応したGPU(TeslaV100やGeForceRTX)で検出速度が二倍に改善。（CUDNN_HALFを有効にしてコンパイル）, ・improved performance ~1.2x times on FullHD, ~2x times on 4K, for detection on the video (file/stream) using darknet detector demo...　darknet detector demoコマンドでの動画検出が、FullHD動画で1.2倍、4K動画で2倍に向上, ・improved performance 3.5 X times of data augmentation for training (using OpenCV SSE/AVX functions instead of hand-written functions) - removes bottleneck for training on multi-GPU or GPU Volta　OpenCV SSE/AVXによっ学習時のデータ水増パフォーマンスが3.5倍に向上。（Voltaやmulti-GPU環境での学習のボトルネックを解消）, ・improved performance of detection and training on Intel CPU with AVX (Yolo v3 ~85%)　AVXが有効なインテルCPUでの学習や検出がYOLOv3の場合の85%に改善。, ・optimized memory allocation during network resizing when random=1　random=1の場合のネットワークリサイズ時のメモリ配置を最適化, ・optimized GPU initialization for detection - we use batch=1 initially instead of re-init with batch=1　　検出時のバッチサイズを1を初期値として再設定。, ・added correct calculation of mAP, F1, IoU, Precision-Recall using command darknet detector map...　darknet detector mapコマンド時に、　　　　　mAP　　　　F1　　　　IoU　　　　Precision-Recall　を算出, ※これまではtestコマンドを各weightに対して発行して、個別に算出していた。, ・added drawing of chart of average-Loss and accuracy-mAP (-map flag) during training　学習時のグラフにaverage-Loss and accuracy-mAPを追加, ・run ./darknet detector demo ... -json_port 8070 -mjpeg_port 8090 as JSON and MJPEG server to get results online over the network by using your soft or Web-browser　/darknet detector demo ... -json_port 8070 -mjpeg_port 8090でブラウザや独自に開発したソフトウェアで、検出結果の動画をオンラインで取得可能, ・added calculation of anchors for training　学習時にanchorの算出を追加, ・added example of Detection and Tracking objects: https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/src/yolo_console_dll.cpp　検出とトラッキングオブジェクトのサンプルを追加（yolo_console_dll.cpp→yolo_console_dll.exe）, ・run-time tips and warnings if you use incorrect cfg-file or dataset　誤ったcfgやデータセットを指定した場合に実行時のtipsや警告を表示, ・added support for Windows　Windowsのサポートを追加　※以前からサポートされているんじゃ？, ・many other fixes of code...　その他にもコードの修正を実施, YOLOv4's architecture is composed of CSPDarknet53 as a backbone, spatial pyramid pooling additional module, PANet path-aggregation neck and YOLOv3 head.YOLOv4はCSPDarknet53をバックボーンに持ち、spatial pyramid poolingが追加され、PANet path-aggregation neckとYOLOv3 headから成る。.

このグラフでlossが下がらない原因らしい物がわかったし！ https://groups.google.com/forum/#!msg/darknet/NbJqonJBTSY/Te5PfIpuCAAJ. CPU i5 7500 画像数5000枚くらいで100バッチ回した時間（秒）です。, PはPalit 交通部　R&Dセンター.

実験中!(^^)! What is going on with this article? 学習データと評価データの割合：70%、30%, 1カテゴリ100枚で10区分の場合、かつ学習データと評価データを7:3とすると、700枚が学習に使われます。バッチサイズ32枚とすると、700÷32≒20イテレーションで1エポックとなります。, 推奨値である区分数*2000イテレーションを正とすると、20000イテレーション、1000エポックです。, 1エポックで評価データとして300枚（1カテゴリ30枚）が使われます。APを求める母数として、わずか30枚に対する割合や精度だということに注意したほうが良いです。1枚の誤検知があると3%上下するということ。, 何をもって、モデルの精度や検出率を評価するかというのは、「課題に対して異なる」というのが真のようですが、まず、YOLOで良く出て来る指標を押さえておきます。, iOUは、50%で評価することが多いようです。面積で半分と言えば、縦横がどちらか半分くらいずれててもいいでしょう？というレベル。75%の面積の一致とは、縦横のいずれも半分ずれていないよというレベル。, ...が、アノテーションデータの囲い方にもシビアな品質の追求が必要です。そこまで行ってしまうと、ちょっと現実的ではない気がしますね。, mAPは、完全にでたらめに予測をしても50%は出せるでしょうから、60%以上なければ、有意な検出では無いのでは？と想像できます。 Instead of Feature pyramid networks (FPN) for object detection used in YOLOv3, the PANet is used as the method for parameter aggregation for different detector levels.

x8,x8,x4で動いとる・・。 20000バッチくらいで出ちゃうんだよなぁ。

Copyright © 2020 NAKASHA CREATIVE CORPORATION All Rights Reserved. The detector can be trained and used on a conventional GPU which enables widespread adoption. 〒460-0014 愛知県名古屋市中区富士見町13−22 ファミール富士見711　 地図

〒460-0014 愛知県名古屋市中区富士見町13−22 ファミール富士見711　 地図 Then stop and by using partially-trained model /backup/yolov3-voc_1000.weights run training with multigpu (up to 4 GPUs): darknet.exe detector train data/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg /backup/yolov3-voc_1000.weights -gpus 0,1,2,3 と 時間があったらユニファイドメモリかどうかソースを確認してみよう。, README.mdのHow to train with multi-GPU:ブロックに書かれている 玄は玄人志向 (´,,･ω･,,`), 過去にやってみた物体認識の記事

CLASSネームの右の数字は準備した教師オブジェクト数 （そして実際に、50%を越えなければ、まったく使い物になりません）, Precisionも感覚的には、60を超えると、「まぁまぁ分かっているな」。70を超えると「少し間違えるかな」、80を超えると「間違えなくなってきたな」、90を超えると「過学習かな」と疑うレベルです。, イテレーションが進むとLossが減り、mAPが向上します。 →2019/09/19追記　　変えたほうがいい。しかし・・そもそもanchorを再計算しても精度の変化を体験できないのでanchors自体を変えてない。ただし一般的な物体を認識しようとしているので細長い棒とかをガンガン学習するならダメっぽい。, ここからmAPです。 ニューラルネットワークの学習フェーズでは、的確な推論を行うために最適な各パラメータ（重みやバイアス）を決定します。 このとき、最適なパラメータに近づくための指標となるのが「損失関数（loss function）」になります。 これは、「目標」と「実際」の出力の誤差を表すものです。 https://github.com/AlexeyAB/darknet Windows 10上のDarknetでYolo v3をトレーニングしOpenCVから使ってみる. 一般物体認識とは、画像中の物体の位置を検出し、その物体の名前を予測するタスクになります。以前に下記の記事を書きましたが、そこでも扱ったようにYOLOv3は一般物体認識のモデルの中でも有用な手段のひとつです。今回はこのYOLOv3の中身をポイントとなるところに注目して、見ていきたいと思います。 YOLOv3: An Incremental Improvement

学習時のグラフにaverage-Loss and accuracy-mAPを追加 ... YOLO is a futuristic recognizer that has faster FPS and is more accurate than available detectors. 結果が変だな？っと思ったらアノテーションがうまくいってないことが多い。

Help us understand the problem. PCIEx1をライザーカードというもので延長したもんだから、2台で学習するより遅くなってしまった。, なんでこんな状態かというと、マザボの構造上刺さりません。 HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet/Control/GraphicsDrivers/DCI TdrDdiDelay(REG_DWORD)30（秒） もう顔の切り取りはどうでもよくなってきた Why not register and get more from Qiita? YOLOは、より高速なFPS、現在利用可能などの検出器よりも正確な、先進的な認識機能。検出器は、よく使われるGPUでトレーニングできます。 YOLOv4の新機能により、分類器と検出器の精度が向上し、様々な研究プロジェクトに使用できます。, ●富士見事務所　TEL : 052-228-8733　FAX : 052-323-3337

i5-7500の「PCI Express 構成」っぽい。つまり、安いCPU買うからや。(´・ω・｀) failure系のエラーはたぶんPCIEx16の延長ケーブルが原因だと思っている。, カーネル実行タイムアウト対策として こんな状態で学習開始したところ・・・ サイズを606にして学習した場合はどうなんだろうか？ 以下では、私が実際にやってみた「勘所」の部分を記載します。 TdrLevel(REG_DWORD)に３(回復する) 他に、CUDA Error Out Of memory、カーネル実行タイムアウト・・・エラーまつりや。 ・developed State-of-the-Art object detector YOLOv4, ・added State-of-Art models: CSP, PRN, EfficientNet　最新のモデル、　　　　CSP：　　　　　PRN：　　　　EfficientNet：, ・added layers: [conv_lstm], [scale_channels] SE/ASFF/BiFPN, [local_avgpool], [sam], [Gaussian_yolo], [reorg3d] (fixed [reorg]), fixed [batchnorm]　レイヤの追加　　　　[conv_lstm]　　　　[scale_channels] SE/ASFF/BiFPN,　　　　[local_avgpool],　　　　[sam]　　　　[Gaussian_yolo]　　　　[reorg3d] (fixed [reorg])　　　　fixed [batchnorm], ・added the ability for training recurrent models (with layers conv-lstm[conv_lstm]/conv-rnn[crnn]) for accurate detection on video　動画検出のためのリカレントモデル学習に対応, ・added data augmentation: [net] mixup=1 cutmix=1 mosaic=1 blur=1. 【物体検出】vol.2 ：YOLOv3をNVIDIA Jetson Nanoで動かす, 【物体検出】vol.1 ：Windowsでディープラーニング！Darknet YOLOv3（AlexeyAB Darknet）, 【物体検出】vol.17 ：Darknet YOLOv4でRTX2080Superのベンチマーク（GTX1070の1.7倍！）, 【物体検出】vol.16 ：Darknet YOLOv4の新機能 -save_labelsで"検出結果を学習データに活用する", 【物体検出】vol.15 ：Darknet YOLOv3→YOLOv4の変更点（私家版）, 【物体検出】vol.14 ：YOLOv4 vs YOLOv3 ~ 同じデータセットを使った独自モデルの性能比較, MAP = Mean Average Precision、平均適合率の平均。複数のカテゴリのAPの平均。1イテレーションor1エポック単位で各カテゴリのAPの平均を出して、学習が収束しているかどうかの目安にする, 学習データに最適化しすぎて、それ以外のデータではそれほどではない状態（専門バカ、教えたことしかできない子）, 推奨：1カテゴリ5000、10000枚（高い精度と検出率、差異が少ない対象を扱っている場合、汎化性能を求める場合）, 1つの物体に対して、2つの区分を回答してしまっていた部分が、正しく一つだけ検出するようになった, 640*480ドットの荒い動画でも十分に認識できます。（所詮416ドットで切り出している。これより小さいとダメかもしれませんね）, 2物体重なっていても正確に検出します。（3物体以上重なっている場合はダメのようです）, WindowsゲーミングPC（GeForce　GTX1070)で640x480ドット@30fpsの動画を、40-50fpsで認識できました。4K動画の場合で15fps程度です。, 720pのUSBカメラでリアルタイムに物体検出させた場合、34.2fps出ました。. https://github.com/Microsoft/VoTT, VoTTがたぶん一番早くアノテーションが書けると思うが、とても貧弱。 詳しくはココ はてなブログをはじめよう！ chezouさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？

会社員なので一日平均３時間睡眠、徹夜作業などを繰り返して頑張っている。 https://qiita.com/mokoenator/items/4d106d682f1b4bc7d0e3, https://qiita.com/mokoenator/items/3268ec162658efe82fb6, https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras, https://groups.google.com/forum/#!msg/darknet/NbJqonJBTSY/Te5PfIpuCAAJ, you can read useful information later efficiently. CSPDarknet53 is a novel backbone that can enhance the learning capability of CNN. AIファッション検索サービス 無料だから、足りないところは自作して補ってしまおう。 をセットして再起動, あとドライバがCUDAのインストーラで入れたものじゃないので再度CUDAを入れる。, それでも45000バッチ実行するとCUDA Error Out Of memoryが出てしまう。 Loss　＜0.2 →2019/09/19追記　　最終的にTITAN RTXを買ってしまったので実行を途中で止めることもなく楽に学習してます。, README.mdのHow to improve object detection:ブロックに書かれている

YOLOv4 is twice as fast as EfficientDet (competitive recognition model) with comparable performance. HOSTメモリが２４Gしかないから？？ 複数枚GPUで動かない。, 最終的に 画像を追加したら毎回変更したほうがよさそう。地味にめんどくさい。 VoTTだけではアノテーションの検証ができないのは結構痛い。

【物体検出】vol.13 ：Darknet YOLOv4をWindows（CUDA,CuDNN,OpenCV4.3）で動かす, 【物体検出】vol.1 ：Windowsでディープラーニング！Darknet YOLOv3（AlexeyAB Darknet）, 【物体検出】vol.17 ：Darknet YOLOv4でRTX2080Superのベンチマーク（GTX1070の1.7倍！）, 【物体検出】vol.16 ：Darknet YOLOv4の新機能 -save_labelsで"検出結果を学習データに活用する", 【物体検出】vol.15 ：Darknet YOLOv3→YOLOv4の変更点（私家版）, 【物体検出】vol.14 ：YOLOv4 vs YOLOv3 ~ 同じデータセットを使った独自モデルの性能比較. どんな画像が必要なのかが分かるのでこれで頑張れる！, (´,,･ω･,,`)AIサービス作ってます

HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet/Control/GraphicsDrivers By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. CSPDarknet53は、CNNの学習機能を強化できる新しいバックボーンです。空間ピラミッドプーリングブロックがCSPDarknet53に追加され、受容野を増やし、最も重要なコンテキスト機能を分離します。 YOLOv3で使用されるオブジェクト検出用の機能ピラミッドネットワーク（FPN）の代わりに、PANetがさまざまな検出器レベルのパラメーター集約の方法として使用されます。. https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 detector calc_anchors data/obj.data -num_of_clusters 9 -width 416 -height 416 subdivisionsの値がGPUに影響しそうな値なので変化させて計測しました。 PYTHONで合わせるのはかなり苦労したのでハッシュコードとかでファイル名を統一しないと痛い目を見ます。, 細かな設定の仕方とかはAlexeyAB/darknetのREADME.mdにコツは書いてある。 （beauty-man,beauty-womanは整ってる顔をしたclassです） YOLOv4は、EfficientDet（競合する認識モデル）の2倍の速度で、同等のパフォーマンスを発揮します。さらに、AP（平均精度）およびFPS（1秒あたりのフレーム数）は、YOLOv3と比較して10％および12％増加しました。. →2018/11/19追記　　うそでした。1000回かどうかは物によります。loss が5以下になってから変えたほうがいいかも。 YOLOオリジナルデータの学習その2（追加学習） YOLO v3による顔検出：02.Darknetで学習. たぶん柔らかい、固いが関係してそう。, 教師オブジェクト数が少ない物は絶望的。 交通部　R&Dセンター. （Lossが少なく、mAPが高ければ高いほど良い。） でやってみた。 mAP単体だけでみると9000前後でピークがでてあとは効果なし。 YOLOのメモリっってGPU＜＞HOSTで同じデータを保持しにかかってるんかな？ 機械学習はやってみないと面白さがわからない。, 2019/07/09追記 https://qiita.com/mokoenator/items/3268ec162658efe82fb6, 物体認識の教師データ作成は2018年7月から初めて、３か月になる。 これで再計算、cfgに設定しろってことらしい。 The spatial pyramid pooling block is added over CSPDarknet53 to increase the receptive field and separate out the most significant context features. それでCUDA Error Out Of memory？なのか？ 大文字小文字区別なしアルファベット順で記号（少なくともアンダースコア）はアルファベットより順序が後ろでした。 の意味が分からなかった・・・・最初の1000回はシングルGPUで学習して、そのあとで複数枚で頑張れって意味らしい。 連載一覧 入門 Keras (1) Windows に Tensorflow と Keras をセットアップ 入門 Keras (2) パーセプトロンとロジスティック回帰 入門 Keras (3) 線形分離と多層パーセプトロン 入門 Keras (4) 多クラス分類 - Iris データを学習する 入門 Keras (5) 学習済みモデルと Flask で API サービスを作る 入門 めんどくさがらずに全部読もう。 https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras YOLOv3の環境構築が終わり、一通り学習済モデルで「おぉぉぉ」と興奮した後は、オリジナルモデルの学習に興味が沸いてきます。, Windows 10上のDarknetでYolo v3をトレーニングしOpenCVから使ってみる, 1カテゴリ当たり100枚で「試しにやってみる」 ⇒ PoC（Proof of Concept：仮説検証）, 角度、大きさ、色相、明度の異なる複数のバリエーションを偏りなく集め、1カテゴリ1000枚を達成します。⇒ 精度を向上します。, 誤検知のデータを修正、データの水増しをしながらブラッシュアップを繰り返していくと、結果的に5000枚、10000枚になります。, 1カテゴリ画像100枚、10カテゴリ（1000枚）を集めるためにはおよそ3日のデータ作成時間と、1日の学習、1日の評価時間が必要です。, データ量が10倍になればデータ作成時間は10倍(30人日)ものボリュームに。10000枚ならさらに10倍。どこまで費用をかけられるのか？が制限になります。, https://github.com/AlexeyAB/darknet に書かれていることですが、, バッチサイズ：64で試す→GPUメモリが足りなければ32に変更 mAP　＞0.7, class_id：1、2でAPが低いことが分かります。区分ごとに正解率が高いものと低いものがあることが分かります。（→原因が、データ量の偏りにあるのかどうかを確認すること！）, 特に、class_id：2のFPが11と高いです。（FP/(TP+FP)=28.9%）。これは誤検知の割合を示し、検知した中に、本来検知されるべきではないものを示します。区分が紛らわしいか、特徴が他のカテゴリと被っていないかを確認する必要があります。, 次に、これらの各イテレーション毎に、各カテゴリのTP、FPがどのように推移しているかを確認すると、各カテゴリごとに学習が完了したかどうかを推測できます。, TPがあるところで頭打ち、FPが下げ止まりしていれば学習が収束（完了）しています。FPが高い数値でそれ以上下がらない場合は、特徴を上手く捉えられていない可能性があります。, データが少ないか、他のカテゴリと特徴が被っている、未定義の紛らわしいものがあるか。カテゴリの戦略か、学習データを見直す必要があるかもしれません。, イテレーション毎の重みを使って、テストを実行した際、mAPやLossの数字だけではなかなかわからない、"体感"が確かにあります。, Lossが0.1台になり、mAPが80%を超えるようになると、学習データを使った検証で誤認はほとんどありません。, では、それが絶対ベストな状態になっているかというと、実はそうでもなく途中のイテレーションのモノを採用した方が良い場合もあったりします。, 実は、この辺りの都市伝説的なことは、「validationに使うデータが、本当に偏りなく、いろんなパターンを網羅しているのか？」が怪しいんじゃないかと思っています。もっともっとデータを増やした時に、徐々に部分最適解ではなく、全体最適解に収束していくのかもしれません。, どこまで行っても、学習データにおいて良く認識できていることと、汎化性能が確保されているかどうかは、学習時（及び学習時に分割したデータを使ったvalidationにおける）LossやmAPといった指標だけではわかりませんので、あとは色々な（学習や評価に使ったことがない）動画や、紛らわしく意地悪に加工したデータで検証します。, これまでに紹介している当社のゲーミングPC（普通に20万円台で購入できるものです）において、, ●富士見事務所　TEL : 052-228-8733　FAX : 052-323-3337 New features in YOLOv4 improve accuracy of the classifier and detector and may be used for other research projects. JSON編集、ビューアツール、チェックツールを作らないと時間ばかり過ぎてしまう。 でもうちの環境だと変わらないので、最初からフルパワーです。 メモリ 24G YOLOオリジナルデータの学習. もともと、顔を切り取るために頑張ってきたのに、着ている物を分類し始めて夢中になってしまった。 subはcfgのsubdivisionsの値です。（batch=64は変えないほうがいいっぽい）, CUDA Error（failure？）がでて止まってしまい、何度か再実行するがやっぱり止まる。 GPU GTX-1070ti*3（玄人志向とPalit）, （緑に光るPalitが2枚と、外に出ている玄人志向が1枚）

自作したほうがいいです。, 2019/09/24追加：VoTT（version1系）のJSON順番がファイル名のソート順なんですが、癖があってASCII順かとおもったら イテレーション：（カテゴリ数*2000）以上 The detector can be trained and used on a conventional GPU which enables widespread adoption. In addition, AP (Average Precision) and FPS (Frames Per Second) increased by 10% and 12% compared to YOLOv3. lossグラフ あんまり精度でてない。 ここからmAPです。 CLASSネームの右の数字は準備した教師オブジェクト数 （beauty-man,beauty-womanは整ってる顔をしたclassです） これを見る限りlossグラフ意味ないやん・・・ 下のグラフは個別に出したグラフ 1枚目 2枚目. ユニファイドメモリでガンガン転送してたら、HOSTも食うの？？

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