UARust産業用イーサネットPoEラズパイプログラミングできることカメラの使い方エンジニア勉強方法おすすめ工具・部品イギリスサイトマップLIDAR点群の3D物体検出の学習に失敗したメモ本サイトはアフィリエイト広告を利用しています。2023.03.10自動車のLIDAR点群データを使った3D物体検出の学習を試してみました。Xilinxからサンプルで提供されている学習済のモデル(重み)には勝てず...。試して失敗した内容含めて紹介します。AIのデフォルトの設定パラメータを弄ってみるまとめLIDAR点群の3D物体検出の学習に失敗したメモLIDAR点群でPointPillars(3D物体検出)の学習をしてみました。使用したのは第6回AIエッジコンテストのデータセットです。nuScenes形式の自動車運転の画像・LIDAR点群の情報を持つデータでした。学習を試したのですが、評価値(スコア)が上手く上がりませんでした。Xilinxからサンプルで提供されている学習済のモデル(重み)が一番良い結果でした。(莫大なnuScenes公式のデータを、潤沢な計算資源で学習済のため当然かもしれませんが...)色々学習して試した(失敗した)内容含めて紹介します。下記の環境で実行しました。AI上の環境で学習しています。nuScenes_PointPillarsのライブラリ第6回AIエッジコンテストのデータセットPC環境は下記となります。3D物体検出の学習を行うには大分貧弱なPCです。学習・評価に必要なデータセットの用意・前処理は下記記事で対応済です。formatのLidar点群の前処理をしてみたメモnuScenes形式のデータセットの学習前の前処理をしてみました。3D物体検出をするために、LIDAR点群を処理しています。データセットの入れ方から、プログラムの実行まで紹介します。misoji-engineer.com2023.03.10またnuScenes(mini)の公式のデータでも同様に対応できました。AIのDocker上での実行コマンド含めて紹介しています。miniのdatasetを試してみるnuScenesのデータセットは数百Gbyteと莫大です。miniならば数Gbyteのため、テストレベルなら簡単に使えます。AI環境下で簡単に評価まで実施してみました。misoji-engineer.com2023.02.05かなり特殊なLIDAR点群のデータセット今回のコンテストのデータセットはかなり特殊だったと思います。データはnuScenesのformatに沿ったものでしたが、nuScenes公式とは仕様が違いました。提供されたデータのアノテーションが前方のみと全方向360°が混ざっている下記で(本当に凄い)有識者の方々がコメント・言及されていました。https://signate.jp/competitions/732/discussions/operadatasethttps://signate.jp/competitions/732/discussions/20220901232001-40026正直なところ(筆者は)そこまで追いついていませんでした。デフォルトの前方・全方向360°の混ざったデータで学習させています。AIのライブラリに用意されている学習済のモデルを確認します。AI上では簡単に評価できるようにスクリプトファイル(run_eval.sh)になっています。自動車(car)はAP_0.665と少しは評価出来ていました。人(pedestrian)はAP_0.046とほぼ駄目な評価です。car以外は同様な状況でした。nan下記のコンテストのリファレンス環境でも、自動車以外はまともに評価出来ていませんでした。https://github.com/pometa0507/6th-ai-reference2/blob/master/notebook/1-4_inference.ipynb環境に色々と差分はありますが、同じデータセットでは同じ評価傾向でした。AIのnuScenes_PointPillarsのデフォルト設定で学習させています。AI上では学習もスクリプトファイル(run_train.sh)になっています。GPUメモリ不足のエラーを回避するデフォルトの学習設定だと、GPU_4GBメモリでは直ぐメモリ不足になります。1.設定ファイル(/float/nus-3d.py)のGPUの設定数を変更して対応しました。dict(samples_per_gpu=1,workers_per_gpu=1,train=dict(GPUの設定変更後は学習が動作しました。GPUのメモリ4GB程度でした。AIのデフォルトの設定デフォルト(epoch数24)の設定で学習させて、入手したモデル(.pth)を評価しました。※72epochも試したが、GPUメモリ4GBでは足りず27epochで止まりました。自動車(car)のAP_0.373の結果でした。サンプルのモデル(AP_0.665)より低い形です。nanパラメータを弄ってみる正直、筆者は3D物体検出のパラメータ調整などしたことがないです。適当に不必要そうなパラメータなど消して試してみます。※今回のコンテストでは自動車(car)と人(pedestrian)のみが評価対象です。それ以外のトラック(truck)、自転車(bicycle)パラメータを消してみました「/float/hv_pointpillars_secfpn_sbn-all_4x4_2x_nus-3d.py」箇所です。自動車(car)のAP_0.407と少し上がりましたが、人は下がっているので正直あまり変わらず。nan他にもnus-3d.pyのpoint_cloud_rangeを弄ってみました。(リファレンス環境が弄っていたので、もしかしたら良くなるのかなと思って...)むしろ自動車(car)のAP_0.218と悪化しました。nan...といった感じに少しパラメータ弄って遊んでみたのですが、あまり変わらずでした。Xilinxのサンプルが一番良さそうということで、諦めました。(というか色々テストすると、直ぐメモリ4GBを超えて無理でした)まとめ3D物体検出の学習を試したのですが、評価値(スコア)が上手く上がりませんでした。Xilinxからサンプルで提供されている学習済のモデル(重み)が一番良い結果でした。次はFPGAの実装に向けた量子化をテストしたいと思います。Finetuningという機能があります。PCのメモリが有る程度必要でした。低スペックPCには難しく、普通の量子化をした旨を紹介します。misoji-engineer.com2023.03.10今回の記事含めて、第6回AIエッジコンテストの一環でした。下記にてコンテストでテスト・実施したことのまとめを紹介しています。第6回AIエッジコンテストに参加していました。RISC-Vを使って、画像とLIDAR点群からの3D物体検出が課題でした。貴重な勉強の機会になりましたし、自身への忘備録としても内容を紹介します。機械学習のPCを自作してみた!(パーツ予算15~20万円編)機械学習・ディープラーニング用のPCを自作してみました。パーツの予算総額は約15~20万円のミドルスペックです。機械学習で重要なGPUメモリを重視して、デスクトップPCを組んだ内容を紹介します。misoji-engineer.com2023.02.14オシロスコープの使い方!初めての人向けに多くの測定事例を紹介オシロスコープの使い方を一から紹介します。電源の入れ方からトリガーのかけ方までを写真・動画交えて分かりやすく説明します。初心者の方でも簡単にオシロを使った測定方法を学ぶことができます。misoji-engineer.com2024.08.14テスターの使い方!初心者向けに多くの測定事例を紹介テスターの使い方をまとめました。方にも実際の使用方法が分かりやすいように、多くの事例を紹介しています。テスターの電圧・電流・抵抗の各測定方法から応用例まで詳細に説明します。LINEミソジをフォローするミソジ関連記事FPGAVitisのインストールをWindowsで試してみたVitisをWindowsのPCにインストールしてみました。本来、Vitisのインストール要件ではLinuxで高スペックPCが推奨されています。Vitisが家庭用のPCでも動作できるのか試してみました。ZooでPyTorch+YOLOXを動かそうとしたメモです。データセットの入手から学習までの流れを実施しています。Finetuningという機能があります。PCのメモリが有る程度必要でした。低スペックPCには難しく、普通の量子化をした旨を紹介します。AIでPytorchのConda環境を立ち上げてみました。量子化(vai_q_pytorch)する上でgpuとnvccを使うには、環境のセットアップが必要です。FPGAに向けてPytorchのモデルを量子化する内容を紹介します。Colabで重いデータセットを学習させるケースが増えてきました。無料版のColabで長時間GPUを使っていると、制限が掛かり暫く使えなくなります。Proに課金してみました。CSI-2のカメラを動かしてみた。CSI-2の信号を出力させてみました。Xilinxのデフォルトで利用できるフリー(無料)のIPを使っています。CSI-2のカメラをFPGAで動かすための準備内容を紹介します。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。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。AIに参加してきたPYNQからAXIバスのレジスタを触って、PWMを弄ってみたテスターで乾電池を測定してみる2017.09.242021.08.07乾電池の容量を比較!メーカ・サイズを変えて測定してみた2021.01.172021.12.05テスターでコンセントAC100Vを測定してみる2017.09.182020.11.28PLC(シーケンサ)・ラダーがフリーで使える!おすすめ入門ソフト2018.10.142022.04.09テスターの使い方!初心者向けに多くの測定事例を紹介2020.12.052024.02.18自己紹介ミソジメーカで働いている現役のハードウェアエンジニアのミソジと申します。UARust産業用イーサネットPoEラズパイプログラミングできることカメラの使い方エンジニア勉強方法おすすめ工具・部品イギリスサイトマップホーム検索トップサイドバ。