coordinatorの清水秀樹です。サンプルソースコードのSSD_kerasを使ってリアルタイム映像からの物体検出ができるようになると、自分で学習させたモデルで物体検出をやりたくなります。変更して得られた画像は以下になります。呼ばれる、単語のベクタ表現を学習するために使われます。このCupyを裏で使うことでChainerはGPUによる計算の高速化を行います。Cupy単体で使っても非常に便利なツールで、手軽にGPUを試すならCupyが最強かもしれません。Chainerについては、サムライでも記事を公開しています。こちらも読んでみて下さいね。変更して得られた画像は以下になります。お元気ですか?私は元気です。Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。このCupyを裏で使うことでChainerはGPUによる計算の高速化を行います。Cupy単体で使っても非常に便利なツールで、手軽にGPUを試すならCupyが最強かもしれません。Chainerについては、サムライでも記事を公開しています。こちらも読んでみて下さいね。device相关的代码,这个数据量不大,体会不到GPU的优势。ディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。