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CNN(Convolutional Neural Network) on Raspberry pi

More than 1 year has passed since last update.

最近調べている分野のリンク集です。

"CNN on Raspberry pi"では分かりにくいので、タイトルを変更しました。

まず、Convolutional Neural Networkの学習自体は、(GPUなどで演算性能を高めた)PC上で行われています。
しかも、組み込み目的のために計算量を減らすようにしたうえで、学習と同じライブラリを使って実行がなされている。
そういう枠組みです。

- Course CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

DeepBeliefSDK

TensorFlow

まずは、一般的な環境を理解しましょう。
 [TensorFlow]https://www.tensorflow.org/

Pythonはご使用のOSによっては標準のツール類に使われていますし、機械学習に興味をもっている方の場合は既にpythonを自覚しなくても使っている可能性があります。そのようなツール類の環境を破壊しないためにも、Virtualenv installをすべきでしょう。

 [Pip Installation]https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/get_started/os_setup.html#pip-installation
[Virtualenv install:] https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/get_started/os_setup.html#virtualenv-installation
tensorflow/tensorflow/models
[Tutorials]https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/index.html

 MacOS上の記事Pythonの環境構築からTensorFlowインストール

UbuntuにTensorFlowをインストール

Ubuntu+Python2.7にTensorFlowを導入
この記事の方はVirtalBox上のUbuntuを利用しています。

WindowsユーザーがTensorFlowをインストールしてみた
   この記事での利用環境 Windows 10 Home 64bit, Oracle VM VirtualBox 5.0.16

TensorFlowで始める深層学習 そもそも何が出来るの?
サンプルやチュートリアルについて日本語で少し紹介を書いてあります。

TensorFlowをRaspberry Piで使う記事

RaspberryPI3でTensorflowのマルチノードってできるんだ

TesorFlow: Pythonで学習したデータをAndroidで実行

お手軽にrealtime画像認識をAndroid/iOSで動かす

TensorFlowをAndroidで実行するための方法 自分用まとめ(更新通知用)

Android Bazaar Conference 2016 Spring 基調講演 まとめ (その1)

GoogleがRaspberry Pi用のAIツール/ライブラリの提供を充実、TensorFlowも

GoogleがRaspberry Piで機械学習や人工知能を使えるツールを開発か

グーグル、「Raspberry Pi」向けAIツールを提供へ

Google brings AI to Raspberry Pi

Googleが携帯電話向けニューラルネットワークライブラリTensorflow Liteを発表

Caffe

    学習自体はcloud上で行う流儀。その結果をRaspberryPi上で実行している。

Chainer

Chainer, Cupy入門

Raspberry Piでchainerメモ
ディープラーニングのフレームワークChainer使ってMac/Raspberry Piで画像認識

Keras

Keras: TensorFlowとTheanoのための深層学習ライブラリ

Raspberry Pi 深層学習でリアルタイム顔認識(Keras・Open CV)



Deep Learningの手法の比較記事

ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース(TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換)

Pythonで書けるDeepLearningのライブラリを比較してみた

DNN(ディープラーニング)ライブラリ : chainerとTensorFlowの比較 (1)

Deep Learningライブラリ 色々つかってみた感想まとめ

注意:
 期待する内容についての学習済みのDeep Learning をRaspberryPi 3で運よく実行できたからといって、他のDeep Learningについても、RaspberryPi 3でうまくいくとは、かぎらないことをお忘れなく。一口にCNNといっても、使っているネットワークの階層と規模は極端に違います。

ネットワークの例
AlexNet:
 解説記事の例 http://tecmemo.wpblog.jp/2017/03/19/dl_alexnet/

[Convolutional Neural Networks (LeNet)](http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html

「RaspberryPi の産業用途」にRaspberry Pi搭載のGPUであるVideoCore IVを使う話を追記しました

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