USB神經網路計算卡使用PLAI軟體進行模型建構與訓練

本文介紹以Gyrfalcon Technology公司Lightspeeur 2801S晶片為核心的USB神經網路計算卡使用搭配的PLAI(People Learn AI)軟體進行VGG模型建構與訓練。本文內容參考廠商網頁進行,訓練過程中使用nVidia GPU來加速運算;電腦安裝的作業系統為Ubuntu 16.04.5 LTS (Xenial Xerus) 64-bit PC (AMD64) desktop。PLAI軟體可從”AI 64G資料U盤”中取得:

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LIGHTSPEEUR® 2801S之目標檢測SSD模型訓練討論

延續這篇文章,在訓練前修改run_ssd_training.sh讓訓練過程中會使用到預訓練模型(pre-trained model)權重。最近我試著照原廠方式不使用預訓練模型,並把資訊傳送給廠商:

照GTI的方式訓練SSD,10萬次Loss還是不大會降低;後來發現run_ssd_training.sh內並沒有用到pre-train的model;我之前是有在run_ssd_training.sh加 –weights=$ssd,loss會下降到1 ~ 2間

得到的回覆於下:

只用参照prototxt文件中卷积层的方式定义自己的网络就行了,其他地方同标准的ssd训练方法一样

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