自動運転システムのオープンソース

自動運転ソフトウェア:Autoware

http://www.pdsl.jp/fot/autoware/

Linuxで動く。Ubuntuの例が多いみたい。
GPUが使えるとのこと。逆に言うと、使わないと厳しんだよねきっとw
インストールはこの辺の記事あたりから切り込んでいったら見えてくるかな?
https://github.com/CPFL/Autoware/issues/92

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http://response.jp/article/2015/08/26/258648.html

Caffeのトレーニング方法1(サンプルを見る)

トレーニングサンプルを見ると、以下の記述。
ポイントは、引数で渡しているファイルということになる。

#!/usr/bin/env sh
./build/tools/caffe train –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt

中身を見ると以下のような感じで、トレーニングを行う条件を記述している。

 test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
lr_policy: “inv”
gamma: 0.0001
power: 0.75
display: 100
max_iter: 10000
snapshot: 5000
snapshot_prefix: “examples/mnist/lenet”
solver_mode: CPU

アイテム サンプル値 説明 備考
test_iter 100 test iterations
test_interval 500 Carry out testing every xxx training iterations
base_lr、momentum、weight_decay 0.01、0.9、0.0005 The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
lr_policy、gamma、power “inv”、0.0001、0.75 The learning rate policy
display 100 テスト結果を表示するイテレーション周期
max_iter 10000 イテレーションの最大許容数
snapshot、snapshot_prefix 5000、examples/mnist/lenet snapshot intermediate results
solver_mode GPU 演算デバイスの選択: CPU or GPU GPUの方が早いが、環境的にはCPUにせざるを得ないことが多いはず

Caffeをインストール

始めに必要なライブラリを入れて、実体をインストールします。
環境:centos7

Caffeに必要なライブラリをインストール

yum install -y atlas
yum install -y protobuf
yum install -y leveldb*
yum install -y snappy*
yum install -y opencv*
yum install -y hdf5*
yum install -y gflags*
yum install -y glog*
yum install -y lmdb*
yum install -y gcc-c++
yum install -y openblas
yum install -y proto*
yum install -y *boost*
yum install -y *alternate*
yum install -y *cblas*
yum install -y *openblas*

Caffeをインストール

git clone https://github.com/BVLC/Caffe.git
cd CAFFE_ROOT/
cp Makefile.config.example Makefile.config

Makefile変更(コンパイラを指定)

#CUSTOM_CXX := g++

CUSTOM_CXX := g++

Makefile変更(stlasの設定)

BLAS := atlas

BLAS := open

Makefile変更(CPUで動作するように設定を変更)

#CPU_ONLY := 1

CPU_ONLY := 1

コンパイル実行

make
make test

テスト

make runtest