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2018年7月18日 (水)

「ゼロから作るディープラーニング」を解説した動画が公開

私も読みました、「ゼロから作るディープラーニング」。

第3次AIブームに乗って、この本で勉強しようという方も多いかと思います。

が、やはり難しい本です。これ。文字を追って読むというのが苦痛だという方も多いかと思います。

そこで、これを解説した動画がYouTubeにて公開されています。

「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。|Dai|note

全部で11章。リンク先には学ぶ知識の概要と、動画へのリンクが載せられています。ぜひそちらを参照願います。

大体、1つ10分前後程度の動画でまとめられています。

ここでは、一番最初の導入編と

私が最も難しいと感じた誤差逆伝播法の動画を載せておきます。

決してわかりやすいとは言い難いですが、本だけ読むよりは頭に入りやすいと思われます。

もうちょっと早く、これに出会っていればよかったですね。いや、今からでも復習できますが。

この本を買って挫折しちゃったという方は、ぜひ一度ご覧いただくことをお勧めします。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

2018年7月17日 (火)

MZ-80Cが長年の眠りから覚めて起動するまで

祖母の家から長年の眠りから覚めて発掘されたMZ-80Cが、シャープ公式サイトや古参ユーザーに支えられてBASICを起動するまでのTwitterのやりとりが話題です。

古参ユーザー大興奮、シャープの名機「MZ-80C」が約40年の時を経て無事起動に成功【やじうまWatch】 - INTERNET Watch

おばあちゃんの家にあった40年前のコンピュータが懐かしすぎて「おおお!」使い方が分からず皆で試行錯誤→【追記】ついに…! - Togetter

どうやらこのTwitter主は「MZ-80C」をご存じなかったようです。まあ、知ってる人の方が少ないですね。普通。

で、そこにシャープ公式サイトより、COCORO BOOKSからこのMZ-80Cのマニュアルが無料で手に入ると知らされます。

最終的には、BASICのカセットテープを発掘して、起動に成功したようです。

私も、MZ-2000ならあるんですが、MZ-80Cはないですねぇ。

あ、そういえばMZ-80Bなら、去年のJapan IT Week 関西で出会いましたね。

”Japan IT Week関西”に参加するため大阪出張: EeePCの軌跡

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こういうデザインのパソコン、今でも気になります。

そういう人がまだ多いから、このTwitterのように盛り上がれるのでしょうね。

このTwitter主さん、しばらくはこのMZ-80Cで遊ぶんでしょうか?ぜひそのノスタルジックなパソコンを堪能してほしいものです。

激レア! お宝発掘!! 80年代マイコン読本

2018年7月16日 (月)

Excelでフライトシミュレーター!?

わりとExcelというやつは、無茶な使われ方をするものです。

なんと、Excel版のフライトシミュレータなんてものがあるそうです。

Excelで3Dフライトシミュレーター作成など、表計算のレベルを突破したものすごいExcelファイルを集めた「Excel Unusual」 - GIGAZINE

「Excel Unusual」というサイトから入手できるようです。

Models & Tutorials - Excel Unusual

ちなみに、フライトシミュレータの動画はこちら。

お世辞にもいいとは言い難いですが、これ、表計算ソフトですからね・・・

他にもジェットコースターやテトリスもあります。

どんだけExcelに無茶させれば気が済むんでしょうか?

ちなみに、昔このブログでもこんな記事を紹介しましたね。

Excelマクロで作られた数々のゲームがダウンロード出来るサイト: EeePCの軌跡

こっちでは、マリオをやらせてます。

ただし、どちらのサイトでもExcel 2003だそうです。今のOffice 2016でも動くんでしょうか?気がかりなところです。

ズー フライトシミュレータ Xプレイン11 日本語 価格改定版

2018年7月15日 (日)

MacBook Airを1週間ほど使用して

MacBook Airを使い始めて1週間ほどたったので、毎度のことですが使用感をレビューしてみます。

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ところでこのブログ、「EeePCの軌跡」とあるとおり、元々はネットブックの活用からスタートしております。

その後モバイルの主力はスマホに移りましたが、それでもちょくちょくWindows系のモバイル機器には触れております。

そんな私が、実に23年ぶりに購入したMac系ノートブック。

実はまだ、それほどMacらしい使い方をしておりません。MacのApp Storeなど開いてませんし、Bootcampを使ってWindowsをインストールするなどというコアなこともしておりません。

ブラウザとメモ、時々音楽と動画。せいぜいその程度しか使っておりません。

その程度のアプリで評価する使用感だということを、まずご承知おきください。

さて、これまでWindowsのノートブックを中心に使い続けてきた私が、今MacBook Airに抱く印象は

圧・倒・的・快適!

この一言に尽きます。

Windowsって、休止状態だろうがスリープだろうが、復帰時にはしばらく動作が遅い。スマホが当たり前のようにスリープ復帰ですぐ使い物になるというこのご時勢に、電源を入れてすぐに使えない。まあ、PCなんてそんなものだと思っていました。

が、MacBook Airは、液晶を開いた途端、すぐに復帰。パスワードは求められますが、それでもWindows機よりはまし。

会社のWindows機は、蓋を開けてCtrl+Alt+Delを押してパスワードを入れてようやく復帰。しかも、しばらくガリガリとHDDが回っています。

Ctrl+Alt+Delとパスワード入力は、その気になればなくすことは可能ですけど(会社のはダメですが)、復帰後のレスポンスの悪さはWindows 10 PCになってもまだまだ解消されたとは言い難いようです。

ところが、MacBook Airは復帰した途端に快適に使用可能。

スマホで当たり前だったことが、このMacBook Airでも可能。たったこれだけの事実が、WinPCとの違いを際立たせています。

おまけに、バッテリーの持ちが良い。スリープ状態で放っておいても、ほとんどバッテリーを消費しません。このため、最初に起動して以来、一度も電源を落としたことがありません。この辺も、スマホのような使い勝手ですね。

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ところで、MacBook Airを買ってずっと気になっていたのが、このトラックパッド下にある子の切り欠き。

一体、何のためにこれがついているのか?疑問でした。

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どうやら、こういういことのようです。

指一本で簡単に開けられるよう、切りかかれているんですね。

会社のPC(富士通製)でこれと同じことをすると、本体が浮き上がってきます。このため、本体を片手で押さえ、もう一方の手で液晶を持ち上げる必要があります。

自宅にあるLenovo G580は本体が重いため、浮き上がることはないのですが、指一本で開けるには硬すぎます。

硬すぎもせず、ゆるすぎもせず、ほどよい硬さのヒンジ。たったこれだけのことですが、快適さに貢献しています。

キーボードを打っていると、トラックパッドに手の一部が触れて誤動作するということはWindowsではよくあります。このため、マウスを接続しているときはトラックパッドを無効化するという設定を使い、その誤動作に対処しているのが現状。

ところがMacBook Airは、誤動作したことがありませんね。これだけ大きなトラックパッドでありながら、誤動作を起こさない。細かいことですが、これがWindows機ではイライラの原因でした。

そういえば、EeePCはトラックパッドが小さくて、手が触れないから誤動作自体がほとんどなかったですね。あれはあれでよく考えられた設計と言えます。

いいことばかりでもないです。不満点もいくつか。

キーボードの音がちょっとうるさい。ペタペタと音がします。だいぶ慣れましたが、ちょっと耳障りですね。

どういうわけか、日本語変換で候補から選んだ後は、2回Enterキーを押さないと確定しません。Windows機の感覚でつい一回で確定するものだと思って次を打ち始めると、まだ確定していないことに気づき、慌ててもう一回Enterを押すということをよくやります。

何か設定があるんでしょうか?今のところ2回Enterで対処してます。

別に問題というわけではないんですが、App Storeを使おうという気になりません。Storeが悪いのではなく、標準インストールアプリで事足りてしまうため、新たに追加で何かを入れようということがないだけです。これはこれで快適なのですが、自称ハードユーザーとしては物寂しい限り。なにか面白いアプリ、ありませんかねぇ。

せっかく手に入れたMacだから、昔抱いていた”iPhoneアプリ開発”の夢を叶えてもいいんですけど、今それをやる余力がありません。でも、いつかは・・・

おそらく、私の使い道ならChromeBookでも同様のことができるかもしれません。が、iPhoneのアプリとの連携が主なので、私にはやはりMacBook Airが最適でした。

同じWindowsでも、Surface Proだともうちょっと快適なんでしょうか?

そういえば、廉価版のSurface Goが発表されましたね。ただ、日本では一般向けが64800円から。海外では399ドルという価格であることをかんがえると、ちょっと高いですね。せめて、Office無しを選べるとよかったんですが。

iPhoneとのデータ共有が必須の方なら、MacBook Airはおすすめです。お金があれば、MacBookやMacBook Proでもいいですけど、少しでも不安があるならこの廉価なMacBook Airがベストチョイスですね。これはこれで、悪い選択肢ではありませんでした。

アップル 13.3インチ MacBook Air(1.8GHz Dual Core i5 / 8GB / 128GB) MQD32J/A

2018年7月14日 (土)

スマホでかざすと麻雀の点数を計算してくれるアプリ”麻雀カメラ”

iPhoneのカメラを使ってQRコードを読んだり、長さを測定したりするアプリはありますが、麻雀の点数を計算してくれるアプリというのもあるようです。

スマホをかざせば面倒な点数計算が瞬時に終わる神アプリ『麻雀カメラ』 | AppBank – iPhone, スマホのたのしみを見つけよう

アプリ:‎「麻雀カメラ」をApp Storeで

私は麻雀をやらないのですが、その理由に点数計算が分からないというのがありますね(いや、それだけじゃないですが)。

そんな悩みは、これが解決してくれるというわけです。

そういえば、数学の問題を解くアプリもありますね。どんな計算でも、スマホにお任せの時代になりつつありますねぇ。

近代麻雀 iPhoneケース iPhone6 TPU 国士無双【iPhone6s対応】

2018年7月13日 (金)

Windows 10 April 2018 Update適用後にExcel 2002で数式が打てなくなる

もうすぐOffice 2019が出ようというこの時期に、我が家では未だにExcel 2002を使ってます。マクロを走らせるわけでもなし、特に困らないので、ずっと使い続けてきたんですが。

そろそろ「お別れ」のようです。

Windows 10 April 2018 UpdateでExcel 2002がクラッシュする互換性の問題が発生 | ソフトアンテナブログ

うちでも起こってます、Excel 2002がクラッシュするこの不具合。

上のリンク先にも書かれている通り、最新のアップデート(April 2018 Update)を行った後のWindows 10で、Excel 2002を含む古いExcelで数式を入力しようとすると、クラッシュしてしまうという病状があるようです。

おかげで我が家は、LibreOfficeに切り替えました。こちらは問題なく動作します。

しかし、個人的には困ったものですねぇ。2002年に5万円以上出して買ったExcel。その後Excel 2003が出てしまい、微妙な位置付けのExcelになってしまいましたが、それでも今まで使い続けてきたんですよね。

16年も経てば元が取れたといわれそうですが、今は自宅でExcelを使うほどのものが減りました。今も、小遣い帳を使っているくらいです。

Excel 2016あたりを買ってもいいんですが、もはやそこまでの用途がないんですよね、Excel。LibreOfficeでいいかなと。

iPhoneのNumbersでもいいんですけど、iPhone、PC間のクラウド経由の共有化がうまくいかないので、使っておりません。未だにDropbox+Docments To Goの組み合わせが最強ですね。

これで、私のPCからMS Officeが消えます。多分、この先も買わないかなぁ。MS Officeは会社では使ってますけど、自宅で使うことはもはやなさそうです。

Microsoft Excel 2016 (最新 永続版)|オンラインコード版|Windows版

2018年7月12日 (木)

399ドルのSurface Goが日本でも発売!一般向け64800円からで8月28日発売 Office付きのみ

399ドルWindowsタブレット端末として話題になったSurface Goですが、日本でも発売されることになりました。

ただし、お値段は「64800円」から、ですが。

速報:Surface Go日本版発表。一般向けは6万4800円から、8月28日発売 - Engadget 日本版

Pentium Goldを搭載した廉価版Surfaceである「Surface Go」が、一夜経ってここ日本でも発売されることが発表されました。

ただし、一般向けのお値段はがっかりな64800円から。Windows 10 Home(Sモード、つまりWindows App Store制限の入ったもの)、4GBメモリ/64GBストレージのモデルが一番安いモデルだそうですが、Office付きしか選べないそうです。なお、教育機関向け47800円から、法人向けが52800円から(どちらもWindows 10 Pro搭載。)

なんと、Windows 10 Homeを搭載した一般向けが一番高いというおかしな価格設定です。Office分が上乗せされているのが要因でしょうね。だったら、Office降ろせばいいのに。

これを見る限り、一般向けは売る気がないんでしょうね、この価格設定。海外で399ドルのものが税込みで7万円近い価格。いらんOfficeを降ろして法人向け程度の価格で売るべきでしたでしょうね。

少し期待してたんですが、ちょっとがっかりです。iPad Pro対抗だと言われてますが、まるで勝負にならないような気がします。

けちょんけちょんに書いてますが、法人向けだけは期待してます。うちの会社に欲しいですね、これ。でも、個人で買おうという気にはならないですね。

なんだって、批判が起きると分かる仕様で売ることにしたんですかね?Office無しモデルで、せめて5万円のモデルが出ることを望みます。

【限定モデル 2018 年 6 月発売!】マイクロソフト Surface Pro [サーフェス プロ ノートパソコン] Office H&B搭載 12.3型 Core m3/128GB/4GB タイプカバー同梱 KLG-00022

2018年7月11日 (水)

マイクラで”千と千尋の神隠し”を再現した動画がすごすぎる

そういえば、以前にもマイクラでジブリの世界観を再現したやつをダウンロードしたことがありますけど、”千と千尋の神隠し”の2018年度バージョンというのが出てることを最近知りました。

これが、めちゃくちゃすごいです。

2013年度版はちらっと見たことがあります。2018年度版は当然クオリティも上がってるんですが、ただのマイナーチェンジではありません。

あの不思議な世界への入り口の手前の、千尋が引っ越してくることになった街の風景まで再現されてます。

おまけに、あの湯屋の周辺の世界では、夜になると神々が降りてくるあの船まで出現するようになっていて、一体どういう仕掛けでそうなるのか全く分かりません。

前作から5年も経過してますけど、せっせと作り続けたんでしょうか、この5年間。

ローマは一日にして成らず、”千と千尋の神隠し”の街は、1日どころか5年以上かかってます。

Homepage | GhibliCraft

上のリンクからダウンロードできるみたいですが、データを落とすだけではなく、いろいろとやらなきゃいけないんですよね、きっと。前回もマイクラをダウングレードしたり、いろいろと大変だった覚えがあります。どうしましょうね?

Minecraft (マインクラフト)草ブロック クッション

2018年7月10日 (火)

スマホの落下事故を防ぐケース

スマホのケースにも色々あります。ついに落下に備えたスマホケースが出ました。

スマホ落下事故での大惨事を予防する「エアバッグ」的な機能付きケース「AD Case」 - GIGAZINE

落下を検知すると、四隅からいたバネのようなものが出てきて衝撃を吸収してくれるというケース。

エアバッグのようでもあり、昆虫のようでもありますが、この気味の悪い形のバネが衝撃を吸収してくれるというわけです。

衝撃吸収ケースというのは色々ありますけど、こいつの特長は、普段は引っ込んでいるため、デザインを損なうものではないということ。

また、一度飛び出たこのバネも、引っこませることで再利用できます。一度切りでは無いところがいいですね。

残念ながら、まだコンセプト段階で製品化されておりません。する気はあるようなので、気長に待つしかなさそうですね。

【Spigen】 スマホケース iPhone X ケース 対応 全面クリア 耐衝撃 米軍MIL規格取得 ウルトラ・ハイブリッド 057CS22127 (クリスタル・クリア)

2018年7月 9日 (月)

”Windows 95フォン”が素敵

できればこういうの、1995年に欲しかったですね。

私は惹かれてやまない、この「Windows 95フォン」に | ギズモード・ジャパン

Windows 95フォンのコンセプト動画です。

実際にあるわけではないですが(そもそもWindows 95を電話にすることが出来ません)、背景のあの灰色が95らしさをかもし出しています。

さすがにそのままのUIという訳にはいかないため、Windows PhoneのメトロUI風になっているのもなかなかいいセンスですね。

ちょっとブラクラっぽいものが走っていたり、やばい警告がポップアップしていたりしますけど、そのあたりはご愛嬌。最後にバルマー氏が嬉しそうに踊っているシーンなどは、エッジの利いた皮肉のようなものを感じます。

95を搭載したPCで一番軽いものといえば、Libretto 20でしたね。あれは重宝しました。

でも、当時まだフロッピーディスクをかなり使っていたんですよね。さすがに当時にこのスタイルでは不便だったでしょう。当時これができたとしても、流行ったかどうかは分かりませんね。

[セット品]GPD Pocket 9点セット[GPD Pocket本体,液晶保護フィルム,オリジナル収納ケース,イヤホン,トラックポイント2個,USB-Aカードリーダ,MicroHDMIケーブル,USB-A HUB,マウス]

2018年7月 8日 (日)

So-netの0 SIMを3か月放置したら・・・回線停止通告とSIM返却の手順

So-netの0 SIMですが、最近はあまりに使い勝手が悪くて、使わなくなってました。

すると7月初頭に、こんなメールが。

平素は「0 SIM」をご利用いただき、誠にありがとうございます。

「0 SIM」において、先月末時点で3カ月間連続でデータ通信の
ご利用がございませんでした。つきましては、先月末にて「0 SIM」を
解約いたしましたので、ご連絡いたします。


◇解約に関する注意事項
・お手持ちのSIMカードはご利用いただけません。
  また、SIMカードはご返却いただけますようお願いいたします。

◇SIMカード返却に関する注意事項
・ご利用していたSIMカードはお客さまにて返却用伝票をご用意の上、
  宅配便にて下記までご返却ください。
・ご返却時の送料はお客さまの負担になります。
・ご返却いただけなかった場合、もしくはご返却いただいたSIMカードに
  破損や切断など(割れている、カットされているなど)の異常が見つかった
  場合は、SIMカード損害金を請求させていただく場合があります。
・返却時の伝票番号の控えは失くさないようご注意ください。
  返却確認の際に、伝票番号が必要になる場合があります。

  <SIMカードご返却先住所>
  〒338-0824
    埼玉県さいたま市桜区上大久保303-1
    So-net物流センターSIM返却係 宛


今後ともソニーネットワークコミュニケーションズをよろしくお願いいたします。

要するに「SIMを返せ」と言ってきました。さもなければ、違約金を取られるらしいです。

それにしても、文面で気がかりなところがいくつかありますね。

まず「宅配便で送れ」というもの。

あのサイズのものを送るのに、最低でも400円はかかるであろう宅配便を使えと言うのはあまりにもご無体な!などと考えてしまいますね。

それに「返却用伝票をご用意」って、何を用意すればいいの?さっぱりわかりません。

で、ググって調べた結果、行き着いたのはこのサイト。

So-netの0sim(ゼロシム)の自動解約とSIMの返却方法 | スマホファラオ

まず「宅配便」ですが、別に郵便でいいらしいです。

それに「返却用伝票」については特にいらないとのこと。

で、私がやったことは、

① SIMカードを取り出す

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私はiPhone 6 Plusに入れてました。

② SIMカードを段ボール紙で挟む

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③ 封筒に入れる

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④ 所定の住所を書き、82円切手を貼って送る

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以上です。

もっとも、郵便では紛失の恐れがないわけではないため、本当は追跡番号がわかる方法で送るのがよろしいようです。が、万一なくなれば、3000円(税抜き)がかかるだけのこと。多少リスキーでも、これが最も手軽な方法です。

さて、一時期話題になった0 SIMですが、その後の通信速度の極度な悪化が、この行き過ぎたサービスの失敗を物語っていますね。

いくらなんでも、ただで使えるなんて・・・0円で使える量は知れてますが、私のようにセカンド機、サード機用に少量運用するために入れている人も多かったのでしょう。

で、結局通信速度は大幅に悪化。夕方に名古屋のど真ん中で使おうとしたら、全くつながらなかったほどです。このため、だんだんと使わないようになります。

そうなると悪循環。おそらく、So-netも切り離したかったんじゃないでしょうかね?通信速度が日増しに悪化するところを見ると、その意図がうかがえます。

私が最後に使ったのは、確か3月の中頃。まだ通信できるかどうか、ふと確認してみました。確かにつながったのですが、このブログを表示するのにえらい時間がかかったような記憶です。これで見切りをつけてしまい、以来ほったらかし。

加熱したMVNO競争の行き過ぎた失敗例の一つですね、0 SIM。まあ、So-netさんも当時はそれなりの想いがあって始めたサービスなのでしょうけど、読みが甘かったのは否めませんね。他の会社は結局この0 SIMには追従しませんでしたから、やはり勝算がなさ過ぎたのでしょう。

せっかくやらかした失敗です。それにめげずに、サービス向上に努めてほしいものです。

IIJmioプリペイドパック nanoSIM IM-B215

2018年7月 7日 (土)

いまさらですがMacBook Air買いました

近々Macbook Airの廉価版が出るという噂があるのに、構わず買ってしまいました。

いまさらながら、MacOS X (いや、今はmacOS)機にデビューです。

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それは、左上に物騒なマークがついた段ボールに入れられてやってきました。

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中身はこれ。

一見新品ですが、整備済み品です。お値段は、税込みで9万円ほど。

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13.3インチの128GBストレージ機。現行品です。まるで傷はなく、ほとんど新品ですね。

Corei5デュアルコア 1.8GHz(Turbo Boost時 3.6GHz)、メモリ 8GB、ストレージ128GB、バッテリー駆動時間は12時間。

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この辺りはiPhone、iPadあたりと同じパッケージングです。ACアダプターとケーブル類が見えます。

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さて、せっかくなので、私が以前買ったMacと並べてみることにしました。

PowerBook 5300cs。MacOS 8の端末です。

ちなみにこいつのスペックは、PowerPC 603e 100MHz、メモリ16MB、500MB HDD、10.4インチ液晶で640×480 256色表示。このPowerBookからクロックは180倍、メモリは500倍、ストレージは256倍ということになります。

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並べてみるとこう。厚み、大きさ共に、圧倒的に薄くて広いですね、MacBook Air。

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ところでこのPowerBook 5300csですが、久しぶりに出したらこんなことになってました。

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バッテリーが逝かれてます・・・ニッケル水素バッテリーですが、捨てるしかないですね。

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おまけに、画面を閉じる際にヒンジがこんなことになってしまいまして・・・新しいMacが来たのを見届けるように、突然壊れてしまいました、うちのPowerBook 5300cs。

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さて、気を取り直して、MacBook Airを充電します。

マグネット式のケーブルはやはり便利ですね。

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左側には電源コネクタ、USB×1、イヤホンジャック。

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右側はSDカードスロット、USB×1、Thunderboltコネクタ。

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電源を入れます。

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最初は言語設定など、iPhoneやiPadあたりと大体同じような初期設定メニューが現れます。淡々とこなしていきます。

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で、起動しました。

起動音が、PowerBook 5300csのそれとほとんど同じというのにはちょっと驚き。ですが、見た目は全く新しいMacです。

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このブログは「EeePCの軌跡」ですんで、EeePC 1000H-Xとも比べてみました。

このEeePCのデザインも、当時のMacBook Airにインスパイアされたデザイン。

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もっとも、厚みが全然違いますね。

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15インチのLenovo G580とも比べてみました。

あたりまえですが、G580の方が大きいです。でも、明らかにMacBook Airの方が使用感はいいですね。起動も速いし、動作も軽い。比べものになりません。

ちなみに、このG580は今、長男が写真やネットでの調べ物をするときなどに使っております。

ところで、MacBook Airの購入理由ですが。

以前はiOSアプリ開発を考えてましたが、今はすっかり冷めてしまいました。もちろん、いまさらスタバでドヤるつもりもありません。

出張時にも使うつもりではありますけど、それがメインではありません。

一番の使い道は、テキスト入力。

このブログ記事の入力という目的もあるんですが、ちょっとわけあって最近「メモ」をよく使うんです。

これまでiPhoneやiPadで入力してましたが、やはりクラムシェル端末が欲しいところ。

かといって、Windows端末ではiCloudの連携が悪すぎです。G580を使ってた時期もありますが、いまいちブラウザ内でのiCloudは反応が悪い。

やはり一番いいのはMacBookということになりました。

本当は12インチのMacBookか13.3インチのMacBook Proが欲しかったんですけど、やっぱり高い・・・整備済み品でも、12万円以上します。

別にそこまでコンパクトさにこだわりはないので、MacBook Airでいいやってことになった次第です。

iPhoneならずっと使ってますけど、私にとっては久しぶりのMac。メインで使っていたのはかれこれ20年近く前のことになります。果たして、思い通りに使えるでしょうか?

せっかく買ったので、MacBookらしい使い道も模索するつもり。使用感など、また後日アップする予定です。

アップル 13.3インチ MacBook Air(1.8GHz Dual Core i5 / 8GB / 128GB) MQD32J/A

2018年7月 6日 (金)

最新の物体検出YOLO v3 (Keras2.2.0+TensorFlow 1.8.0)を独自データで学習できるようにしてみた

物体検出コードといえば、Faster-RCNN、SSD、そしてYOLOが有名ですが、そのYOLOの最新版である”YOLO v3”のKeras+TensorFlow版を使って、独自データにて学習できるところまで持っていきましたので、ここに手順を書きます。

まず、YOLO v3の威力をご覧ください。

YOLO: Real-Time Object Detection

最近出たアルゴリズムなので、SSDよりも高速&正確であるというのが謳い文句です。ごらんのとおり、物体検出数も精度のなかなかです。

制度と速度を他の物体検出コードと比較したグラフです。わざとグラフの横軸からはみ出すように作ってますが・・・実際動かしてみると、確かに以前試したTensorFlow+Keras版SSDよりも速く動作します。

基本的には、READMEを読めば分かるように作られている・・・はずですが、クイックスタートでさえちょっとてこずりました。ましてや深層学習して学習モデル適用は、READMEだけではわかりません。

このAI民主化時代(誰でもAIを使える時代)に、これではいただけません。

ということで、以下、Windows版Anaconda 3(我が家はVer.4.4.0)にTensorFlow 1.8.0+Keras 2.2.0をインストールして、クイックスタートから独自データによる学習、および推論コード実行まで実施いたしましたので、紹介します。

準備 & クイックスタート

最初に、準備がてら動かしてみましょう。

※ Windows版Anaconda 3のインストール方法、TensorFlow 1.8.0+Keras 2.2.0のインストールについては省略します。以下のサイトなどを参考に、あらかじめ導入をお願いします。

Windows10にKeras(+TensorFlow)をインストールしてAnaconda+Jupyterで動かしてみる

まず、”YOLO v3”のコードを、以下から入手します。

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

Windowsの場合は「Clone or Download」を押して「Download ZIP」をクリックしてダウンロード。ファイルを解凍します。

学習済みデータを入手します。YOLO: Real-Time Object Detectionのページの中ほど、「Detection Using A Pre-Trained Model」のところに”here (237 MB)”というのがあるので、これをクリックします。

すると、”yolov3.weights”というファイルが得られます。これを、先ほど解凍したフォルダに入れます。

ここでAnaconda 3のプロンプトを開き、TensorFlow実行環境に変えて(activate tensorenv 等)、上の解凍フォルダに入ります。

まず、入手した学習済みデータをKeras用に変換します。以下のコマンドを入力します。

$ python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

これで、Keras用の学習済みデータが「model_data」フォルダに入ります(yolo.h5)。

ここで、とりあえず動かしてみます。

静止画を認識させたい場合は、YOLO v3のフォルダに検出させたい画像ファイルを入れておきます。

$ python yolo.py

と入力。

「Input image filename:」と出てくるので、あらかじめYOLO v3の入ったフォルダに入れた画像ファイルのファイル名をコロンの後ろに入力します。

Yolo300

こんな画像が出れば、成功です。

動画を使いたい場合は、同様にYOLO v3のフォルダに動画を入れて、

$ python yolo_video.py (動画ファイル名)  [出力ファイル名]

と実行します。動かすだけなら、出力ファイル名のところは何も入れなくても動作します。

独自データでの準備

以降は、VOC2007形式でのデータセットを作って、これを学習させるまでの手順を書きます。

※以下、TensorFlow+KerasでSSDを独自データで使えるようにしてみた: EeePCの軌跡の記事と同じです。

まずは、独自データとなる画像を集めます。これは必須。

続いて、「AnnotationTool.exe」のリンクをクリックして、アノテーションツールをダウンロードします。

私がとりあえず作ったWindows上で動かすアノテーションデータ作成ソフトです。

使い方は以下を参照。

-----------------------------------------------------------------------

Annotation00

① まずアノテーションファイル(*.xmlと”trainval.txt”)を保存するフォルダ(作業フォルダ)を作りドラッグ&ドロップ

② アノテーションを作成したい画像ファイルをドラッグ&ドロップ

③ 画像ファイルが出てくるので、物体をマウスで囲みます

④ ”ラベル名”のテキストボックスに物体の名前を書きます(半角英数) 

⑤ ”ラベル作成”をクリックすると登録

同一画像内で認識させたい物体の数だけ③~⑤を繰り返します。

⑥ 一通り終わったら「Annotation追加」をクリック

次の画像ファイルを読み込むため、再び②で別の画像を読み込み、⑥までを繰り返します。

すべての画像ファイルのアノテーション登録が終わったら

⑦ ”終了”をクリック

-----------------------------------------------------------------------

これを実行すると、画像ファイル分の「~.xml」ファイルと、「trainval.txt」ができているはずです。

これを、以下のように「VOCdevkit/VOC2007」に反映。

・ 「Annotations」フォルダには作成されたxmlファイルを全部入れます

・ 「ImageSets/Main」にある「trainval.txt」に、上で作られた「trainval.txt」の中身を追記します。

・ 「JPEGImages」フォルダに、独自データの画像ファイルをすべて入れます

これで、データセットの準備は完了です。

独自データによる学習実行

いよいよ学習ですが、いくつか下準備が必要です。

まず、YOLO v3フォルダの直下に、上で作った「VOCdevkit」フォルダをそのまま置きます。

VOCdevkitの中の「VOC2007/ImageSets/Main」の中にある「trainval.txt」をコピーして、「train.txt」「val.txt」「test.txt」の3つのファイルを作っておきます。

続いて、「model_data」フォルダにある「yolo.h5」をコピーして「yolo_weights.h5」というファイル名に変えます。

また、「model_data」フォルダにある「voc_classes.txt」のラベル名を書き換えます。

この中にはaeroplane、bicycle、bird、boat・・・という20のラベル名が書かれているはずです。これを、上から順に独自データ用のラベル名に書き換えておきます。

voc_annotation.py」の6行目も同様に書き換えます。

ここまで出来たら、以下のコマンドを実行。

$ python voc_annotation.py

すると、YOLO v3フォルダに「2007_val.txt」「2007_train.txt」「2007_test.txt」が生成されます。このうち「2007_train.txt」のみを「train.txt」とファイル名を変更しておきます(後の2つは使いません。消してもOK)。

これで学習実行準備完了。

あとは、

$ python train.py

と実行するだけ。

Yolo301

こんな感じに、学習が実行されます。

---------------------------------------

さて、デフォルトでは50エポックほど実行されますが、学習途上で終わった(loss値がまだ減少しそう)ならば、「logs/000」フォルダ内にある学習済みデータ(~.h5)を「model_data」フォルダに移します。

最後まで実行していたら「trained_weights_stage_1.h5」というファイルがあるはず。途中でも「ep~-loss~-val_loss~.h5」というファイルができているので、これの一番新しいのを用いてもいいです。

学習済みファイルを移したら、「train.py」の中の33行目の「freeze_body=2, weights_path='model_data/yolo_weights.h5')」yolo_weights.h5の部分を書き換えます。

エポック数を増やす場合は、「train.py」の63行目にある「epochs=50,」の数字を変えます。

独自データによる学習済みデータを使った推論

いよいよ独自データの学習モデルで推論を実行します。

コマンドはクイックスタートと同じですが、「yolo.py」を以下のように書き換える必要があります。

22行目:「self.model_path = 'model_data/yolo.h5'」 ⇒ 「yolo.h5」のところを、新しい学習モデル(logs/000/~.h5)名に書き換え。

24行目:「self.classes_path = 'model_data/coco_classes.txt'」「coco_classes.txt」「voc_classes.txt」に変更。

あとは、クイックスタートと同じです。

静止画は

静止画を認識させたい場合は、YOLO v3のフォルダに検出させたい画像ファイルを入れておきます。

$ python yolo.py

とコマンド入力。動画は

動画を使いたい場合は、同様にYOLO v3のフォルダに動画を入れて、

$ python yolo_video.py (動画ファイル名)  [出力ファイル名]

と実行。

所感とまとめ

SSDに対抗意識を燃やして作っているだけあって、SSDよりもちょっと速くて検出数も多いです。

ただ、どっちの精度が高いかはよくわからないので、TensorFlow+KerasでSSDを独自データで使えるようにしてみた: EeePCの軌跡の記事を参考に、SSDと共に検討してみるのがよろしいかと思われますね。

幸い、どちらも同じデータセットが使えます。

それにしても、物体検出コードも随分と身近になりました。

物体検出手法を独自データで試してみたい方は、先のSSDの記事とこのYOLO v3を参考にお試しください。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

2018年7月 5日 (木)

65000円の光造形方式3Dプリンターがすごいらしい

このツイート見てたら、ちょっと欲しくなりますね、この3Dプリンター。

確かにきれいな仕上がり。これがなんと6.5万円のプリンターだと言いますから、大したものです。

「ANYCUBIC PHOTON 光造形式 3Dプリンターというらしいです、これを出力したプリンター。確かに、走査線上の縞々がまるで見えません。これはすごい。

光造形方式というのは、紫外線硬化樹脂のプールに紫外線を当てて一部分を硬化させ、それをどんどんと積層して形状を作るというもの。

よく知られているのは「熱溶解積層方式」でしょうか。樹脂のフィラメントを溶かして積み重ねる、あれです。

この方式、安価で手軽なのが利点ですが、積層の筋がくっきり残るため、後々仕上げ磨きが必要です。

しかし、その熱溶解積層方式でも6万円ほどしますが(安いものなら2万円台もあり)、ほぼ同じくらいの価格でこのクオリティの光造形方式が手に入るというわけです。

ただ、ランニングコストはどうなんでしょうね?ちょっと高いみたいです。他にも、液体の樹脂を使うということもあって、においなどの問題もあるようです。

ですが、手軽な価格で始められてハイクオリティな3Dプリンターを求めるなら、いい選択肢ですね、これは。

ANYCUBIC PHOTON 光造形式 3Dプリンター FEPフィルム付属 デスクトップ 2K 高精度 UV-LED LCD masking

2018年7月 4日 (水)

トマトを収穫するロボットが登場!AIはついに農業へと本格参入

東大の松尾豊先生がディープラーニングで可能なこととして掲げていた「トマトを収穫できるロボット」が、いつの間にか実用化してました。

AIで農業の人手不足解消へ トマトを自動で収穫するロボットが活躍 | 未来コトハジメ

トマトというのは、熟したものだけを選別して収穫しなければならないため、これまでは目に頼って人の力で収穫するしかありませんでした。

それを、まさにAIにより選別、収穫を行う仕組みを作ってしまったようです。

とある農園で働くこのロボット、ハウス栽培のこのトマト畑で、収穫作業を全自動で行っております。

ただ、収穫以外に手入れ作業とパッキング作業だけはまだ自動化できておらず、全作業16万時間の内4万時間弱が自動化できたにすぎません。

しかし、重労働の一つが機械化・自動化されたことで、農業に人を呼び込むきっかけになると考えているようです。

でも、とうとう松尾豊先生の提唱していた未来の一つが具現化してしまったんですね。

最近の講演内容が分かる資料:東大 松尾豊氏が語る「ディープラーニング×ものづくり」戦略【前編】 —ABEJA「SIX 2018」 | IoTニュース:IoT NEWS

そういえば、万引き防止システムも作られてましたね。

AIで万引き防止する時代に: EeePCの軌跡

この調子なら、同じく松尾豊先生が唱える、牛丼屋の全自動化も目前かもしれません。

完熟カットトマト紙パック 300g×6個

2018年7月 3日 (火)

3500円のゲームボーイ互換キット

ゲームボーイ、私は結構遊びましたね。私がもっとも遊んだのは、ゲームボーイウォーズでしたか。あれは2年目の浪人時代、よく大学に受かったものだ・・・

思わず遠い目になってしまうゲーム機”ゲームボーイ”。そのゲームボーイのエミュレータが動くハードが、約3500円で登場です。

僅か3500円のミニ・ゲームボーイ!?『ODROID-GO』発表、スペック

その名も”ODROID-GO”。お値段は32ドル、Nintendo Game Boy、Game Boy Color、NES、SEGA Game Gear、Master Systemのエミュレータを実行できるとのこと。

名前からAndroid系のOSを搭載したハードかと思いきや、Arduino系のハードのようです。キットで販売されるため、自分で組み立てる必要あり。

最近は復刻版ゲーム機が流行りですからね。この勢いでゲームボーイも出ませんかね。ファミコンよりスーファミよりも、私としては人生の一番ドロドロした時代を共に歩んだハードだけに、絶対に欲しいですね。

ゲームボーイミクロ (ファミコンバージョン) 【メーカー生産終了】

2018年7月 2日 (月)

通常の動画からAIが補完してスローモーションビデオを作り出す技術をNVIDAが開発

最近のAI、機械学習技術の応用範囲はとどまるところを知りません。

Nvidia、通常の動画から滑らかなスローモーション動画を生成する技術を開発 | ギズモード・ジャパン

最近は映像を作り出す系の技術が流行ってますが、こちらは通常の動画を滑らかなスローモーションビデオに変えてしまう技術です。

デモでは、30fpsの動画から、240fpsの動画を作り出してますね。

車の向きのような、単なるフレーム間の線形補完では作られにくい情報を見事に再現しています。

11000本以上のスポーツ動画を学習させて、フレーム間の映像がどうなるかを学習したAIが上記のような映像を作り出しているようです。

スローモーションビデオを撮影できるカメラを買うにも、専用のソフトを買うにも結構な金額を透視する必要があります。これが公開されれば、個人でも手軽にスロー動画を作ることができちゃいますね。

Nikon ミラーレス一眼 Nikon1 J5 ダブルズームキット シルバー J5WZSL

2018年7月 1日 (日)

Google Homeの全424個のアプリ一覧

我が家のGoogle Home miniですが、子供らが相変わらず遊んでいるか、私の音楽プレーヤーとして地味に活躍しています。

そんなGoogle Homeですが、424個ものアプリがあるんですね。

【Google Homeでできること】全424個のGoogle Assistantアプリ一覧

その全Google Assistantアプリを紹介した一覧が上のサイト。

この中で、私が気になったのは「ぐるぐるたしざん」。ちょうど次男が足し算の練習をしているので、ちょうどいいですね。

絵本や紙芝居など、子供向けの者がほとんどですね。でも中には「ワイキキビーチのRemix」や「今日のビール」など、大人向けのコンテンツもありますね。

ワイキキビーチのやつは聞いてみましたが、夜聞くといい感じの雰囲気の音が出ますね。

多過ぎてまだ全部見切れていませんが、Google Homeを買ったけど・・・という方ならば、一度チェックしてみるといいかもしれません。

また、最近は3000円でGoogle Home miniが売られていることが多いですから、衝動買いするかどうかの背中を押してくれるきっかけにするのもいいかもしれませんね。

Google Home

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