SampleのGoogle Colab対応を行いました。
Qumico(クミコ)は、パソナテックが独自開発したフレームワークです。
IoT、ロボット、AI家電等、エッジ機器でディープラーニングを動作させることが可能です。
特別なハードウェアがなくてもお手持ちのハードウェアでディープラーニングを動作させることができます。
- ディープラーニングの学習には、TensorFlow、Keras等の業界標準のフレームワークを使用可能
- 学習結果を早い段階で組込機器へ実装できるため、実機でのスピーディーな性能評価が可能
- SoCやカスタムCPUといった業界標準フレームワークが対応していないボードでも、エッジAIを動作させることが可能
- 業界標準のONNXフォーマットから組込用Cソースを生成、組込機器でディープラーニング動作
- C言語をベースに、様々な最適化を実施可能
- Google Cloud AutoMLに対応。TensorFlow LiteフォーマットからのC言語生成をサポート
インストール方法はQumicoのインストール文書を参考して、順番通りインストールします。
- mlp：MultiLayer Perceptronサンプル - colab：colabサンプル
- conv：Convolutionサンプル - colab：colabサンプル
- vgg：VGG16サンプル - colab：colabサンプル
- mobilenet：Mobilenet V1(量子化済み, TFLite形式) - colab：colabサンプル
- automl_dogcat：AutoMLを利用した識別 - colab：colabサンプル
- text_classification：LSTMを使ったテキスト分類 - colab：colabサンプル
物体検出のバージョンアップは現在対応中です。
- tiny_yolo_v2：tiny_yolo_v2サンプル(要CUDA, モデル学習あり)
- tiny_yolo_v2_yad2k:tiny_yolo_v2_yad2k(推論のみ, RapsberryPi向け)
- GitHubサイト
- 公式サイト
mkdocsを使ってドキュメントを作る方法です。
まずはmkdocsをインストールしましょう。
pip install mkdocs
pip install mkdocs-material
pip install pygments
次にgit cloneしたディレクトリの下のdocsへ移動し、mkdocsをつかってドキュメントを作成してください。
cd docs
mkdocs build
siteディレクトリにindex.htmlが作成されるので、そこからブラウザでドキュメントを見てください。