これまでのあらすじ:
2016年3月、フェルト生地を手で裁断している際にレーザーカッターがあれば複雑なカットが容易にできるなあと思って、安価になってきたレーザーカッターを購入しようと思ったのがきっかけ。調べていくうちに、合板も切れたほうがいいと思うようになって、CNCルーター(CNCミリング)についても考えるようになった。
Arduinoは以前から使っており、CNCシールドがあると気付いて自作も可能と思うようになった。当初はShapeOkoやX-CARVEを参考にMakerSlide、OpenRail、V-Wheel、2GTタイミングベルトなどで5万円くらいで自作しようと思っていた。AliExpressでも部品が安く買えることが分かって、しばらくは部品探し。探せば探すほど安くて本格的な部品も見つかってくるので、そんなにケチらなくてもいいのではないかと徐々にスペックアップ。最終的には剛性や精度のことも考えてボールスクリューやリニアスライドを使うことになり、予想以上に重厚な3軸CNCマシンをつくることに(約7万円)。
構想から約5週間(制作約3週間)でルーターとレーザーともに使えるようになり、現在はgrbl1.1+Arduino CNCシールドV3.5+bCNCを使用中(Macで)。余っていたBluetoothモジュールをつけてワイヤレス化。bCNCのPendant機能でスマホやタブレット上のブラウザからもワイヤレス操作可能。
その他、電子工作・プログラミング、最近は機械学習などもやっています。基本、Macを使っていますが、機械学習ではUbuntuを使っています。


CNCマシン全般について:
国内レーザー加工機と中国製レーザー加工機の比較
中国製レーザーダイオードについて
CNCミリングマシンとCNCルーターマシンいろいろ
その他:
利用例や付加機能など:
CNCルーター関係:

*CNCマシンの制作記録は2016/04/10〜の投稿に書いてあります。

2017年10月4日水曜日

スタンフォード大:CNN for Computer Visionのレクチャー動画

CourseraのDeep Learningコース(コース1〜3)も終わってしまったので、次を探しているところです。興味あるのはConvolutional Neural Network(CNN)、そしてGenerative Adversarial Network(GAN)などのコンピュータービジョンや画像生成に関するアルゴリズムです。

いろいろ調べていると、スタンフォード大のCNNのシリーズレクチャーがありました(以下)。
この動画は今年(2017年)のもので、もうすでに第1回から16回まであります(1動画/約1時間:合計約16時間)。
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
というスタンフォード大の授業の動画らしいです。
シラバスのページにはコースマテリアル(資料)のリンクもあり、これに従って一通りCNNについては勉強できそうです。今年の授業なので情報も最新だと思うし。
どうやらこの授業は、今年4/4から開始され、週2回のペース、途中に課題提出などもあり、6/12まで続いていたらしいです。週2回なので、かなりハイペースでやっていると思います。それにしても授業計画ならびにその内容がすごい。いまのアメリカの優れた大学はこんな感じなんですね。
このCNNコースを受講する前に、予備知識としてCS229:Machine Learning(Andrew Ng)を受講しておくといいと言ってますが、これはCourseraのMachine Learningコースの元となっている授業だと思います。
スタンフォード大学コンピューターサイエンス講義リストを見ると、CS230: Deep Learning(Andrew Ng)という授業があり、受講者はCourseraのDeep Learningコースを受けるようと書いてあります。どうやら、CS230の授業とCourseraの授業は同じようです。実際のCS230の授業では、トピックに合わせたさらなるレクチャー、ゲストレクチャーなどがあるようです。シラバスによると、CNNの授業は7週目の11/6からのようなので、それまでにはCourseraのConvolutional Neural Networksも開講するのではないでしょうか。ということであと一ヶ月くらい先という感じ。

追記:
このスタンフォード大学のCNNの動画をしばらく見てみましたが、初回だけFei-Fei Li先生の講義があって、その後はドクターの学生がスライドを見せながらCNNについて講義というか説明しています。教科書の内容をそのまま解説しているだけの授業という感じで、あまり頭に入ってきません。やはり、Andrew NG先生の教え方がいかに上手かというのが分かります。

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