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Caffe

Caffeは、深層学習に用いられるオープンソースフレームワークの一つです。C++で実装されており、C++/Python/MATLABで用いることができます。画像認識に特化しており、動作も早い点が特徴。GUPにも対応しています。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Windows

Windowsは、マイクロソフト社が開発したオペレーティングシステムです。当初は、MS-DOSに変わるOSとして開発されました。 GUIを採用し、主にインテル系のCPUを搭載したコンピューターで動作します。Windows系OSのシェアは、90%を超えるといわれています。 パソコン用以外に、POSシステムやスマートフォンなどの携帯端末用、サーバ用のOSもあります。

GitHub

GitHubは、Gitバージョン管理システムを利用したソフトウェア開発向けの共有ウェブサービスです。GitHub商用プランおよびオープンソースプロジェクト向けの無料アカウントを提供しています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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caffeの使い方について

Teagle333

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Caffe

Caffeは、深層学習に用いられるオープンソースフレームワークの一つです。C++で実装されており、C++/Python/MATLABで用いることができます。画像認識に特化しており、動作も早い点が特徴。GUPにも対応しています。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/10/30 07:07

前提・実現したいこと

以前このサイトで、画像の領域分割について質問させてもらったときに、「segnet」というモデルがよさそうとの情報をいただき、そのモデルをPythonで実装して見ようと試みました。
しかし、ダウンロードしたsegnetフォルダには様々なファイルがあるため、どれをどのようにすればプログラムが実行できるのかがわかりません。

自分で調べた限りだと、「caffe」というディープラーニング用のライブラリを導入してつかうということはわかったのですが、そのcaffeについても何がなんだかさっぱりわかりません。

画像処理、およびディープラーニングに関しては全くの初心者なもので、詳しいcaffeの使い方についてわかりやすく教えていただけラバと思い、質問させていただきました。

そして、できればいかのサイトにある「caffe-segnet」についても、そのプログラムをPythonで実行させる方法・手順を教えていただきたいです。

https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

OS:Windows
使用言語:Python

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ベストアンサー

自分で調べた限りだと、「caffe」というディープラーニング用のライブラリを導入してつかうということはわかったのですが、そのcaffeについても何がなんだかさっぱりわかりません。

Caffe は Deep Learning ライブラリです。
拡張性が低いため、物体検出やセグメンテーションなどのモデルで独自の処理が必要になった際、公式のソースをフォークし、改造した Caffe が使われます。
上記の caffe-segnet も公式の Caffe ではなく、それを改造したものになります。
公式の Caffe は Windows 版がありますが、上記の Caffe は改造版なので、Windows はサポートされていません。
なので、コンパイルでいろいろ詰まる可能性があり、Caffe やソースコードのビルドに熟知していないと解決が難しいかもしれないので、おすすめできません。

Windows の利用の場合、Keras や Tensorflow で実装した segnet もあるので、そちらを試されることをおすすめします。

keras(tensorflow)でSegNet

投稿2018/10/30 07:28

tiitoi

総合スコア21954

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Teagle333

2018/11/02 10:11

わかりやすく、的確な情報ありがとうございます。参考にさせていただきます。
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