DIGITS4.0がリリースされました
NVIDIA DIGITS 4.0
インタラクティブなディープラーニングGPUトレーニングシステム
NVIDIAのディープラーニングGPUトレーニングシステム(DIGITS)は、ディープラーニングの力をデータサイエンティストやデータ研究者の手にもたらします。DIGITSを使えば、ネットワークの挙動をリアルタイムで可視化して画像分類や物体検出を行うための、最適なディープニューラルネットワーク(DNN)をすばやく設計することができます。
DIGITSを使用することで、データの管理やネットワークの定義、複数のモデルの同時トレーニング、トレーニング性能のリアルタイム監視、結果ブラウザーからの最適モデルの選択といった、一般的なディープラーニングの作業を行うことができます。DIGITSは完全にインタラクティブであるため、プログラミングやデバッグにわずらわされることなく、ネットワークの設計やトレーニングに集中することができます。DIGITSは、Accelerated Computing Developer Programの会員に無償で提供しています。既に会員になられている方は、下の「ダウンロード」ボタンを押してログインの上、DIGITSをダウンロードしてください。プログラムにお申しいただくには、下の「登録」ボタンを押してください。
DIGITS 4の新しい機能
- 物体検出ニューラルネットワークをトレーニングし、画像内の顔や歩行者といったインスタンスを検出します。
学習率やバッチサイズに関するハイパーパラメーターのスイープを行い、モデルの精度を高めます。 - DIGITS 4についてさらに詳しく知るには、以下のブログポストを参照してください。
DIGITSを用いた物体検出のためのディープラーニング
DetectNet: DIGITSにおける物体検出のためのニューラルネットワーク
DIGITS 4を用いた車両検出ネットワークのトレーニングの可視化
- 物体検出ニューラルネットワークをトレーニングし、画像内の顔や歩行者といったインスタンスを検出します。
主な特徴
・画像分類や物体検出のためのディープニューラルネットワークの設計と可視化
・学習率やバッチサイズに関するハイパーパラメーターのスイープを行い、モデルの精度を向上
・ニューラルネットワークのトレーニングジョブのスケジュール作成、監視、管理
・様々な画像形式や画像ソースのインポート
・精度と損失のリアルタイム分析
・複数のGPUにわたるトレーニングジョブの自動スケーリング
DIGITSはオープンソースプロジェクトです。お客様の用途に合わせてDIGITSのカスタマイズと拡張を行って、DIGITSの使用体験をDIGITSユーザーグループで共有しましょう。
画像分類や物体検出のためのニューラルネットワークのデータをインポートします | あらかじめ定義されたLeNet、AlexNet、GoogLeNetを選択するか、カスタムネットワークを指定します |
ディープニューラルネットワークのアーキテクチャーを可視化します | 画像分類や物体検出のためのニューラルネットワークのデータをインポートします |
あらかじめ定義されたLeNet、AlexNet、GoogLeNetを選択するか、カスタムネットワークを指定します | 推論結果を可視化します |
DIGITS搭載オールインワンDeepLearning開発キット DeepLearning BOX