Segment d'image utilisant Oxford_iiit_pet dans Google Colab

J'étudie la segmentation d'image à l'aide du tensorflow.

Cette fois, j'ai essayé d'utiliser l'ensemble de données d'Oxford.

Environnement d'exécution

macos Google Colab

Où ça se coince

J'ai fini d'écrire le code une fois avec vscode, mais j'ai toujours le problème que le traitement est lent car je ne peux pas utiliser le GPU.

Par conséquent, j'ai décidé d'utiliser Google Colab publié par Google Sensei. Vous pouvez utiliser le GPU gratuitement ici.

Tout d'abord, j'ai collé mon code, mais il indique que je n'ai pas téléchargé l'ensemble de données d'Oxford. C'est étrange. J'ai pu le faire normalement avec VScode, mais quand je l'ai recherché, ["Segmentation d'image par u-net"](https://data-analysis-stats.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%9E%E5%AD%A6%E7%BF%92/u- net% E3% 81% AB% E3% 82% 88% E3% 82% 8B% E7% 94% BB% E5% 83% 8F% E3% 82% BB% E3% 82% B0% E3% 83% A1% E3% 83% B3% E3% 83% 86% E3% 83% BC% E3% 82% B7% E3% 83% A7% E3% 83% B3 segmentation d'image% E3% 81% AE% E8% A7% A3% E8% AA% AC /) J'ai trouvé cet article, donc je l'ai utilisé comme référence.

!pip install -q git+https://github.com/tensorflow/examples.git
!pip install -q -U tfds-nightly

Il me semblait que je devais d'abord écrire ce code.

Résumé

Apparemment, même si vous l'avez téléchargé une fois sur le terminal du pc, lorsque vous l'utilisez avec google colab, vous devez le télécharger à nouveau sur colab.

Et après tout, le GPU était capable de traiter plus rapidement que le CPU!

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