エヌビディア
ディープラーニングソリューションアーキテクト 兼 CUDAエンジニア 村上 真奈
HyperScale 勉強会 #04
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本日のAGENDA
• DGX-1
• Object Detection using NVIDIA DIGITS
10
本日、DGX1開封の儀
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本日のAGENDA
• DGX-1
• Object Detection using NVIDIA DIGITS
24
NVIDIA DIGITS
GPUで高速化されたディープラーニングトレーニング・システム
Test Image
学習過程の可視化モデルの作成学習データの作成 モデルのテスト
http://developer.nvidia.com/digits
25
DIGITSの環境構築方法(3通り)
1. GitHubからDIGITSソースコードをダウンロードしてコンパイル
2. https://developer.nvidia.com/digits からDIGITS4のdebパッケージをダウンロード
3. NVIDIAのdockerハブからdockerイメージをダウンロード
26
DIGITS 4
• DIGITS4 RC出ました!
• 物体検出の学習に対応
• DIGITS4 + NVCaffe 0.15.2以上で使用可能
• 顔や人やその他のオブジェクトを検出するニューラルネットワーク
を学習する機能を提供
• ハイパーパラメータチューニング機能の強化
• バッチサイズおよび学習率の複数値指定に対応
• モデルの認識精度を向上させる為のチューニングが容易に
物体検出タスクに対応した新しいDIGITS
27
DetectNetとは?
• NVCaffe0.15.2以上でDetectNetを使用可能になった
• https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/caffe/caffe-0.15/examples/kitti/detectnet_network.prototxt
28
DetectNetとは?
• ネットワーク構造定義ファイル
• https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/caffe/caffe-0.15/examples/kitti/detectnet_network.prototxt
• 学習データ: KITTI形式
• https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/master/digits/extensions/data/objectDetection/README.md
29
DLによる物体検出1
• R-CNN(Region with CNN feature )
• “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation” Girshick,
R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. /CVPR2014
• http://arxiv.org/pdf/1311.2524v5.pdf
• https://github.com/rbgirshick/rcnn
• Fast R-CNN/Faster R-CNN
• “Fast R-CNN” Girshick, R., ICCV2015
• http://arxiv.org/pdf/1504.08083v2.pdf
• https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn (caffe)
• “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks ”
Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun, NIPS2015
• http://arxiv.org/pdf/1506.01497v3.pdf
•
DNNを用いた物体検出のベース論文
[弱点] 学習、推論ともに計算量が膨大
30
DLによる物体検出2
• YOLO(You Only Look Once)
• “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.,” J. K. Redmon, S. K. Divvala, R.
B. Girshick, and A. Farhadi
• http://arxiv.org/pdf/1506.02640v4.pdf
31
DetectNetの超概説1
画像
+
ラベル
データ入力+
データ拡張
画像
物体クラス分類(validation)
バウンディングボックス
(validation)
物体クラス分類
(Prediction)
バウンディング
ボックス
(Prediction)
学習時、一番小さいバウンディング・ボックスより小さいグリッドに画像を細分化し
バウンディング・ボックスがグリッドにかかっているかいないかで、matrixを作成
32
DetectNetの超概説
• GoogleNet FCN
• 入力層、最終プーリング、出力層以外googleNetと一緒
• Multi task loss (object class+bounding box)
画像
+
ラベル
データ入力+
データ拡張
画像
物体クラス分類(正解)
バウンディングボックス(正解)
物体クラス分類
(Prediction)
バウンディング
ボックス
(Prediction)
33
DEMO
Thank you!

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