ColabというGPUが無料で使えるサービスがあることを知りました。YOLOでリアルタイム物体検出を行うには手元のPCのスペックが足りなすぎるので、こちらが使えるか試してみたいと思います。自分のPCのGPUの種類については以下のサイトの方法で確認しました。自分のノートPCのGPUを調べてみたらインテルのGPUでした。できればNVIDIAのGPUであってほしかったですね。以下の記事の手順で動かそうとしてみましたが、こちらの方法では動かすことができませんでした。こちらはフレームワークの「Darknet」を使用して動かす方法です。Colabを使ったほうがよさそうです。使ってみるちなみにインテルとNVIDIAのGPUの違いについてはこちらの記事の説明が分かりやすいです。CUDAとOpenCLどっちがいいの?ここからが本題です。今回は導入までしか行いません。Colaboratory・ColaboratoryでChainer使ってYoloを動かす導入までは上2つ、やってみたいこととしては3つ目の記事が参考になりそうです。分かりやすい記事が多くて有り難い。1つ目の記事を参考にして導入までしてみました。Colabのページにアクセスします。https://colab.research.google.comアクセスしたら「Python3の新しいノートブック」を選択します。新しいノートブックができたら以下を入力して「Ctrl+Enter」で実行してみます。colaboratory!」と表示できればOK。colaboratory!")次に「ランタイム」→「ランタイムのタイプを変更」を選択して、「GPU」を選びます。これでColab内の「GPU」が有効になるようです。Colabには既にたくさんのパッケージがインストールされています。以下を入力してインストールされているものを確認してみます。list試しにTensorflowが使えるか以下のコードで試してみます。デバイス名が表示されればOK。tftf.test.gpu_device_name()MNISTを実行してみます。score[1])以下のコードを入力してGPUの種類を確認してみます。T4が使われているようです。Teslaシリーズはデータサーバーなどの業務用として使用されていて、他には個人向けのGeForceシリーズなどがあるようです。GeForceとTeslaの違いについてはこちらの記事が分かりやすいです。T4の性能はGeForceと比較するとどうなのか気になると思います。Dual」が大体同じような点数となるようです。1060」がどこに該当するか見てみます。GTX1060のあたりをベンチマーク順に並べてみるとこのようになります。GTX1650が搭載されていますので、これと同等以上のGPUを無料で使用できるということになります。私の認識に間違いなどがありましたらコメントください。次に参考記事にあったCPUとGPUの性能を比較するコードを入力して実行してみます。参考サイトでは「9倍」とありましたが、実際に行ってみるとなんと「38倍」の差がありました。GPUのほうが圧倒的に早いようです。今後YOLOを使うときはCorabを使ったほうが良さそうだということが分かりました。{}x'.format(int(cpu_time/gpu_time)))sess.close()続きはこちらの記事に記載しています。Rekognition」を簡単に試してみましたので、そのときの方法をご紹介させていただきたいと思います。2020.01.13今回はOpenCVとPythonとVisualStudioで顔認識を試してみましたのでその方法についてご紹介します。2019.04.06前回はカスケード分類器を自作できるようになりましたので、これでペットボトルのカスケード分類器を作って性能を試してみました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメント名前メールアドレスサイトプロフィールKAZUKIです。モノづくりが好きで、ブログでは趣味の電子工作やゴミ回収ロボットのことを書いています。ゴミ回収ロボットを一緒に開発してくれる方がいらっしゃいましたらお問い合わせフォームからご連絡ください。その他雑記も書きます。興味のある記事がありましたら是非読んでみてください。WordPress.。