高度計算機はHPCテックにお任せください。

ハイパースペクトル画像を用いた物体認識と光学フィルタ設計の研究

　NVIDIA TESLA V100-SMX2 を用いた計算には最新のフレームワーク Keras や pytorch を使いハイパースペクトル画像の学習モデルを構築しています。自分たちで撮影した大量のハイパースペクトル画像にタグを付け、カメラレンズ前におく光学フィルタとセグメンテーションネットワークの end-to-end での学習を実現しました。大容量ハイパースペクトル画像を扱うために搭載メモリの多い GPU を使うことが必然でした。毎年のように古くなる GPU ですが、このマシンは長く使えると嬉しいです。高額な機材でしたが、HPC テックさんには、導入前から相談に乗っていただき安心して導入を進めることができました。

ハイパースペクトル画像を用いた物体認識の研究

　NVIDIA Quadro RTX6000 を用いた計算には、顔動画像を用いた痛み表情認識について研究を行いました。アテンション機構とLSTM を用いましたが、動画像はやはり容量が大きいためメモリの多い GPU が必要です。GPU を 8基搭載しているため、条件を少し変えた学習を並行して進めたり、他の研究テーマでも同時に学習を進めることができ大変便利です。

画像二値化の研究

　NVIDIA GeForce RTX2080Ti を用いた計算には Tensorflow を用いた画像二値化の学習モデルを構築しています。研究終盤でパラメタを探索する際には、やはり複数 GPU を搭載した GPU サーバで並列して学習を進められると効率が良いように思います。