活用は当たり前になっています。用いるための環境設定をご紹介します。この記事は古くなっています。こちらの記事をご参照下さい。公式サイトに詳細に載っています。以下これを原典と呼称します。導入についてはこちら予め会員登録が必要。関してはサポートしていると上記サイトに載っていても実際にはエラーになってしまう事が分かりました。インストールはできるが実際には動作しないこれらは非推奨であり将来的に廃止される。warning).などが挙げられます。ようなグラフィックボードはサポート対象になっていても正常に動作しません。系列を使用することになります。おいて2020年9月17日現在様々なバグ取り中であるので安易な導入は控えたほうがよろしいかと思います。環境を構築するにあたってまず該当マシンの情報を収集します。具体的には下記のバージョンです。–version原典から引用します。/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64のサイトに羅列してあるたくさんのファイルを見ながら以下のような操作をします。インストール手順についてはこちらをご覧ください。パッケージ管理システムでインストールする場合、メタパッケージを使用しないでください。メタパッケージでは常に最新のバージョンがインストールされます。あってもコマンドラインにしても同じです。パッケージマネージャから「再読込」をしてください。updateと入力します。存在するとその後のライブラリインストールの際失敗することがあります。原典を参考に必ずいずれかのバージョンに固定してください。ダウンロード出来るよう登録を済ませてください。注意書きがありますが、おひとりさま一回限りのダウンロード許可となっています。実際には何度もダウンロードできます。形式のものをダウンロードすることをおすすめします。デモ「demo_suit」の中には上の図のように波をシミュレーションするプログラムもあります。ゲームなんかではおなじみですね。再インストール端末から操作します。ここのページに書いてあるとおりにインストールしてください。このページも参考にしてください。インストールが失敗した、正しく動作しない、などの場合は再インストールします。オプションを指定してください。dlibとしてインストールされたファイルを除去します。--allの様にインストールします。オプションをつけることによってホームディレクトリ以下にインストールすることができます。インストールすることが出来ます。関連のインストールは鬼門で、かなり多くの方がインストールで躓きます。原典を参考に、インストール前処理、インストール手順、インストール後処理をきちんと行いましょう。利用するライブラリがエラーを吐きます。運用するのであればグラフィックカードの更新も考えておくと良いでしょう。体感で分かるほど性能が上がります。動作の様子を動画で載せました。環境でライブラリが統一されるとこのように動きが滑らかになります。フレームワークを使うのが吉です。仕方のないことかも知れません。以上です最後までお読み頂きありがとうございました。顔認証システムミドルウェアのFACE01を使用した、簡単なアプリケーション作成例を掲載します。コラムコサイン類似度データの中の外れ値をもつファイルを見つける方法この記事では、コサイン類似度を使って複数の顔画像から生成したベクトルの中で「外れ値」を見つけるためのさまざまな方法について吟味します。コラムインタビュー形式の動画から顔画像データを抽出する方法この記事では「インタビューなどの動画から顔画像データを抽出する方法」について、FACE01を使って行います。RuntimeとCUDAのバージョンが合わない時すでに学習済みのONNXモデルを使用する時、CUDAライブラリのバージョンが合わないときがあります。具体的には「libcudart.so.11.0などが見つからないエラーが出力される」などです。ONNXモデルが作成されたときのCUDAバージョンと、現在のシステム上のCUDAバージョンが異なる場合にこのようなエラーが発生します。コラムタグ付けしたファイルをGUIで再帰的検索する方法Nautilusではスターのついたファイルを検索できません。(一覧表示でスターを表示させるように設定すると、そのフォルダの並び順をスターがついているものを先頭にするような事はできますが、再帰的に検索はできません。対してThunarではシンボルをつけたファイルの再帰的な検索が可能です。ここでは背景情報とともに記事として共有します。SAMを参考に画像内の自動マスク生成を試します。旧システムのpython仮想環境(venv)で作成されたプロフェクトフォルダをアクティベートしようとすると、新システムのPythonが起動されてしまいます。ここでは、pyenvを使って旧システムのプロジェクトを動作させることを目指します。コラムMLTマルチメディアフレームワークとmeltとPythonバインディング今回の記事では、Meltの紹介はもとより、その背後のMLTマルチメディアフレームワークの仕組みにも触れて、コマンドラインからの映像編集がどのようなものか、さらにPythonバインディングまで紹介したいと思います。Demoskdenliveにはたいへん高機能な数多くのエフェクトが存在しますが、エフェクト名が特殊であったり数そのものが多いせいで敬遠されがちな印象です。ここでは一度腰を据えて、全エフェクトのレンダリング例を記載し、整理したいと思います。コラムソフトウェア開発においての、ログまわりの整理・まとめUbuntuを日常的に使っていると挙動に不審な点があったり決まったアプリケーションが落ちてしまうなどの機会に遭遇します。いった時にログを簡単に確認できればいいのですが、ちょっとしたことに時間を取られたくなかったり、そもそもログを確認することが生産性と直結しないなど、なかなかログを確認して対策する習慣がつかないのではないでしょうか?この記事では「便利なログ確認アプリケーション」をご紹介します。仮想コンソールまわりの知識の整理・まとめを行い、日本語表示できるようにするまでを残しておきたいと思います。記事の終わりに参考文献リストを載せています。そちらをみていただければ日本語入力まで行うことができるでしょう。Shellがメモリーリークしてるかも知れないgnome-shellのメモリ使用量が増大にはAlt+F2でポップアップするコマンドダイアログにrと入力することでgnome-shellを再起動させます。この再起動ではセッションが維持されるため、セッションが初期化されてしまうログアウトやシステムの再起動より使い勝手が良いです。簡単お気軽にメモリの開放ができるとはいえ、システムとしてはよろしくない状態です。ここでは、gnome-shellに関する簡単な知識の整理と、ログの確認、今現在の潜在的な問題を洗い出します。コラムFlatpakアプリケーション:再インストール時の便利なスクリプトOS再インストール時に便利なFlatpakアプリケーション設定スクリプトを紹介します。`–user`レベル指定と権限の上書きを自動化します。22.04環境においてFaltpakインストール周りの現状と知識を整理しました。コラム日本語入力周りの整理・まとめシステムの日本語入力について、最近のトピックを整理・まとめました。MobileNetV1からEfficientNetV2までモバイル学習モデルの変遷を俯瞰し、timmにおけるMobileNetV3とEfficientNetV2を表としてまとめました。「__nvJitLinkAddData_12_1が見つからないエラー」の対策法を解説します。VQFRの3つの超解像技術を比較します。VQFRVQFRについて、環境構築と実行結果を解説します。GFPGANGFPGANについて、環境構築と実行結果を解説します。Enhancerについて、環境構築と実行結果を解説します。生成AI時代の舵取り生成AIの技術的敷居の低さと、技術の歴史・背景について解説します。diffusion環境を構築する手順を記します。Ti(6GB)を用います。生成AIによってディープフェイク画像が簡単に作れるようになりました。生成AIと肖像権について簡単に解説します。MongoDB接続がタイムアウトする場合の対処法Dockerで構築したMongoDBの接続がタイムアウトする場合の対処法を解説します。MongoDBとFaissを使って類似画像を検索するDocker上に構築されたデータベースから、Faissを使って類似画像を検索する手順を解説します。MongoDBの概念を知るMongoDBをまだ使ったことがない方向けに、概念と用語を解説します。データセットから似ている顔を検索するfaissを用いて約6万枚の顔画像から、たった6秒で似ている顔画像を検索します。20.04で構築する方法を解説します。problemが絡むタスクでは、ArcFaceがよく使われています。ArcFaceにはスケールファクターとマージンのハイパーパラメーターがあり、煩雑です。AdaCosの論文に載っている固定スケールファクターを使えば、少なくともスケーリングファクターを調整する必要はなくなります。