PyTorchで学習したVGG16をLibTorchで推論する方法

はじめに PyTorchで学習したVGG16モデルをLibTorchで読み込み、推論を行う方法についてまとめました。 今回はtorchvisionに実装されているVGG16モデルをLibTorchで読み込める形式に変換して推論を実行し、PyTorchで推論した結果と一致するか確認してみます

【C++】Visual StudioでDLLをデバッグする方法

はじめに DLL(Dynamic Link Library)はプログラム実行時に動的に読み込むライブラリです。 特定の機能を他のアプリケーションでも使用したい場合に便利ですが、DLL単体では実行することができず呼び出し元のアプリケーションが必要になるため そのまま

【C++】OpenCVで日本語テキストを描画する方法【ImageMagick】

はじめに OpenCVで読み込んだ画像にテキストを描画するための関数としてputTextがありますが、残念ながら日本語フォントには対応していません。 PythonであればPillowに変換してからImageDrawで描画すれば可能ですがC++にはありません。 しかし別の画

【Python】Google ColabでGPU設定＆Google Driveのファイルにアクセスする方法

はじめに 前回の記事から一部抜粋になります。 Google ColaboratoryでGoogle Driveをマウントし、Google Drive内のファイルにアクセスする方法についてまとめました。 ※前回の記事 目次

【PyTorch】自作データセットを使ったFaster R-CNNの学習手順

はじめに 今回は自作のデータセットを読み込み、PyTorchの物体検出モデルで学習(ファインチューニング)させる手順についてまとめました。 自作のデータセットにはLabelmeで作成したアノテーションデータを使用し、物体検出モデルにはTorchVisionに実装され

【C++】ImageMagickの基本操作【Imageクラス】

はじめに 今回はImageMagicに実装されているImageクラスのメソッドの基本的な使い方についていくつか紹介します。 ※ImageMagicのインストールはこちら。 目次

【PyTorch】Labelmeで作成したアノテーションデータを読み込んだデータセットを作成

更新日：2025.03.15 はじめに Pytorchには学習済みモデルが実装されており関数を呼び出すだけですぐに使えるようになっています。 「VGG16」や「Resnet18」などは画像データをTensorに変換したデータを入力すれば出力を得ることができますが、 「Faster

アノテーションソフト「Labelme」の使い方

はじめに Deep Learningで物体検出などの学習を行う際には予め物体の位置が入力したデータを用意しておく必要があります。 例えば、以下の画像から顔の位置を学習させようとした場合顔の位置のバウンティングボックスの座標やサイズが入力されたデータが必

【Python】AnacondaをインストールしてVSCodeで仮想環境を設定する

はじめに 今回はAnacondaをインストールし、Anacondaで作成した仮想環境をVisual Studio Code（VSCode）で使用する方法についてです。 目次

Visual Studio CodeをインストールしてPythonの設定を行う【Windows11】

はじめに 今回はWindows11の環境でVisual Studio Code(VSCode)をインストールし、Pythonを使用できるように設定していきます。 目次

【C++】OpenCVとImageMagickの相互変換

はじめに今回はOpenCVのcv::MatクラスとImageMagickのMagick::Imageクラスの相互変換についてです。OpenCVの環境構築はこちら。ImageMagickの環境構築はこちら。目次cv::Matクラス→Magic::ImageクラスMagic::Imageクラス→cv::MatクラスHEICフォーマットの画像をOpenCVへ