AI学習の前に、正解データを疑う 碁つづりのGT作成記録
石認識の改善を試しながら、21枚・10配置の正解データを用意しました。写真とGT図を並べて見つけたラベルのずれと、学習用・最終確認用を分けるまでの開発記録です。
Autodesk FusionをCodexとMCP連携して立方体を作る
Autodesk FusionのローカルMCPサーバーを有効にし、ChatGPTのCodexから10 mm角の立方体を作成するまでの設定と動作確認をまとめます。
実盤の囲碁を棋譜に残したい「碁つづり」を作り始めました
碁盤の四隅を合わせるところまでは順調。ところが、影や反射、石の高さに悩まされました。Androidアプリの試作と、写真に正解を付けて比較するまでの開発記録です。
YOLO26n・sのFP32とstatic INT8を比較した
YOLO26n・sの640pxモデルをFP32とstatic INT8で比較し、容量、品質、PC推論時間、実行時memoryの変化を検証しました。
YOLO26のモデル規模・入力解像度による性能差を比較した
YOLO26n・s・mを320pxと640pxで組み合わせ、6条件の検出品質、PC処理時間、ONNXサイズ、実行時メモリを比較します。Android実機性能はまだ未検証です。
スマートフォン向け物体検出モデル3候補をPCで比較した
スマートフォンのカメラで人や車を見つける機能を作るため、3つのAIモデルをPC上で比べました。この記事では、実験の進め方と結果を、表とグラフを中心に説明します。
Docker環境の構築
はじめに
Ubuntu開発環境の構築
はじめに
