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phan

@phansdotnet

アプリ開発者、ゲーマー、ボウリング。ボウリングはシューティングゲーム。BowlFormを開発しています。 phans.net

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calendar_today05-08-2010 14:58:46

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昨日撮影した動画から画像を切り出して、まずはyolov5で学習しています。 20エポック時点 Images Instances P R mAP50 mAP50-95 377 109 0.927 0.963 0.979 0.617 学習できているようです。 IoU0.5以上、すなわち重なり半分以上は97.9%。 重なりの平均は61.7%

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直ちに実用できるとは限りません。 スマホ向けモデルではどうか、様々なセンターとボールの柄、許容できるズレであるか、ハイバックのフォームは撮影していないなど。 とはいえ、まずは「投球フォームとレーンのボールに特化」した理想のモデルの可能性が残ったのは良いことだと思います。

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100エポック完了。 テストデータで推論したところ、いい感じ! 黄色いボール、腕で隠れる、柄付き、ピン付近の黒いボールでもいけます。 専用モデルの強みですね。 テストデータ P R mAP50 mAP50-95 0.946 0.915 0.936 0.591

100エポック完了。
テストデータで推論したところ、いい感じ!
黄色いボール、腕で隠れる、柄付き、ピン付近の黒いボールでもいけます。
専用モデルの強みですね。

テストデータ
P R mAP50  mAP50-95
0.946 0.915 0.936 0.591
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今時はAIに聞けばわかると思いますが、業務上は確実な出典(引用)が必要なため、自分用にまとめたついでに公開。 異体字・文字包摂の扱いについて整理してみた zenn.dev/phansorg/scrap… #zenn

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今週末は大体レポート等でした。 今年度末で認定心理士の前提条件となる単位を取得できるよう、実はBowlForm開発よりさらに前から勉強しています。 実務向けの公認心理士や臨床心理士とは異なり、学んだことを示すレベルでしかありません。 それでもアプリ開発で活きる良い知見を得られています。

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BowlFormの作業としては、今度は立山グランドボウルでボール検出の素材集めをしました。 観覧席、椅子など、4種の高さを用意しました。 後日検証します。

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観覧席、椅子など、4種の高さを用意しました。
後日検証します。
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android版 審査に時間がかかりますし、思い切って修正版で正式リリースに切り替えました。 一旦区切りをつけて、気兼ねなくボール検出に進みたい。

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android版でご連絡いただきました。 Android OSのサポート範囲を広げる設定をしておらず、OS15.0のみ対象となっておりました。 申し訳ございません。 先ほどOS12.0以上に設定変更し、バージョン1.0.1を審査に提出いたしました。 審査完了次第、サポート範囲が広がる見込みです。

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ご連絡がなければ、サポート範囲が狭いまま放置されるところでした。 誠にありがとうございます。 なお、複数台の端末がなく、実際にOS12.0での動作確認はできておりません。もし、不都合ございましたら、ご連絡いただけますと幸いです。 OS12.0の中古端末購入も検討いたします。

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グラボ5000番台に買い替えたところ、5000番台のCA12.0にtensorflowが対応していない疑惑。 NGCなら25.02があるのでCUDA12.8でいけるはずと思いきや、CUDAではなくCAで NGみたい。

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スマホで動かすならandroidネイティブのtensorflowからtfliteがベスト。colabでmobilenet学習でいきますかね。

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今週の状況。 提出物を進める。 android版で不具合の報告をいただき、バージョン1.0.2リリース。 iOS版も同様のため審査に提出。 左右差の件、過去に遡った分析が自律型AIの練習題材に良さそうなので、WEB基盤を作ってスマホから開発できるように。これなら忙しくてもスキマ時間に進められる。

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具体的には、こんな感じでドキュメントを整備しておいて、codexと claudeで仕上がりを比較したい。julesは重すぎるので一旦見送り。

具体的には、こんな感じでドキュメントを整備しておいて、codexと claudeで仕上がりを比較したい。julesは重すぎるので一旦見送り。
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今週の作業。 実験とレポートのピークは来週まで。 android版、galaxy s23 ultraで起動時エラーの報告あり。 再現確認し、姿勢推定ライブラリーバージョンアップと、録画APIの機種差対応して1.0.3を審査に提出。 tensorflowのgeforce rtx 5000番台対応に進展あり。今現在コンパイル中。

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無事、提出物のピークを越えました。 次のピークは7月半ばで、それまでは開発を進められると思います。

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さくらのクラウドで高火力VRTを使用し、mediapipeのカスタムモデル学習、tfliteのエクスポートを確認。 まずはサンプル画像で動作確認しており、次はyoloで事前確認したボール検知の画像とアノテーションに差し替え予定。

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google公式のcolabサンプルはメンテナンスされておらず全滅。 AWSはGPUインスタンスを使うためにはサービスクォータ引き上げ必須かつ「ただいまAWSカスタマーサービス日本語窓口が大変込み合っており」 と遠回りさせられましたが、さくらのアカウントを持っていたのでなんとかなりました。