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【みんな】Caffeより手軽かつ高速! Cで書かれた必要十分な深層学習フレームワーク darknetを試す【意外と知らない】
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【みんな】Caffeより手軽かつ高速! Cで書かれた必要十分な深層学習フレームワーク darknetを試す【意外と知らない】

2016-10-06 08:41
  • 1

 チャオ!
 オレだ。

 深層学習を手軽に使いたいというニーズは日に日に高まっているはずなのに、ガクシャ先生どもと来たら、やれMatlabだ、やれPythonだのと軟弱言語の話しかしやしねえ。どこかに気骨溢れたナイスガイはおらんのか!


 と思ったら、居た。

 それが今回紹介するdarknetだ。

 darknetという名前から想像する異常にダークである。

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バーン
どうよこのダークネス感

いまどき黒いページというのは珍しい。
そして無駄に凝った魔法陣のようなロゴ。ダークだ。

しかしダークネット、厨二満開とせせら笑っていられるのもいまのうちだ。

このダークネット、実に必要十分な機能を最短で試せる超絶優れたツールなのである。
CaffeやTensorFlowほどの知名度はないが、実用性皆無なTensorFlowに比べてdarknetはものすごく実用的。Cが分かる人ならばこれほど使いやすいものもちょっと他にないだろうというレベルなのである。

まず、どのくらい簡単か、インストールを見てみよう。

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これだけ!
まあだいたい、CaffeもChainerも「これだけ!」とか書いてあるけどこれだけじゃ済まないのは世界の共通認識として誰しも疑ってかかると思う。

しかあし!!!darknetは本当にこれだけで、MacだろうがUbuntuだろうがJetsonの上だろうが動く!
凄い!!

デフォルトの状態はCPUのみなので、GPUに対応させたいなあと思ったらどうするか。

設定ファイル?
何を君は軟弱なことを言ってるのかね
設定を外に逃がすとその分分岐が増えて性能が落ちるだろうが!
いったい親にどんな教育を受けたのだ!
漢は黙ってMakefileをいじるのだ!

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圧倒的簡単

これでmakeするだけでGPU対応に!
鬼神か!


さて、このdarknet
インストールが簡単、というだけでは使う理由にならない。
darknet最大の特徴は、実用的な学習済みモデルとアルゴリズムが完全にセットで提供されていること

なんだこれは。
神の思し召しとしか思えんぞ

あまりにも驚愕なのでわかりやすいサンプルだけ示すと
何かと遅くて腹が立つFasterR-CNNに比べて爆発的に処理が軽いYOLOというリアルタイムオブジェクト認識がある。

このYOLOを、darknetがGPUで処理するとわずか0.3秒(DEEPstation DK-1 Professional Edition の場合)でオブジェクト認識が完了するのだ

ちなみにdarknetを開発したのはこのYOLOというアルゴリズムの開発者でもある。

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YOLOはFaster R-CNNと違い、画面を細かく区切ってそのあたりに何が映っているかという情報を個別に判断して最後に総合的な位置を算出する。

その御蔭で、めちゃくちゃ複雑な構造(特にプロポーザルレイヤー)を持つFaster R-CNNよりはるかに高速な物体位置検出が可能なのである。

さあ、そしてこれを使うにはどうすればいいか
これだけでいいのだ。

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学習済みのYOLOをとってきて、darknetコマンドを実行するだけ!
なんたる簡単さ!

で、darknetコマンドのソースもものすごくシンプルなので、何か実用的なものに改造しようと思ってもものすごく簡単にできてしまう。すごいぞ。神か!

学習させるのも簡単で(時間はかかる)、これまたコマンド一発

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時代はここまで来た。

もうプログラムなんて組まなくてもいいのだ。
すごいなー便利だなーおい。

実際問題、FasterRCNNを必死こいてファインチューニングしたり蒸留したりしていた自分が馬鹿みたいに思えるのである。

さて、darknetはその他にも、DeepDreamのようなNightmareという機能や

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他にも、RNNを使ったシェイクスピア風文章生成

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そしてなんと、AlphaGoのような囲碁もできる!!!!!


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すごすぎる!
いまのところ、darknetの訓練済みモデルでは1段くらいの実力らしいが、個人でここまで最先端の実装をおっかけられるとはまさに驚異驚愕としか言いようがない。

ちなみに作者のJoseph Redmonは、ワシントン大学の学生らしい。

やっぱなあ、若くないとこういうのは作れないよなあ


というわけで、darknetの切り開くダークなAIの世界はこちらから
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35ヶ月前
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