DEEPstation version 0.1.0
Browser based GUI deep learning tool.
DEEPstation is tested on Ubuntu 14.04. We recommend them to use DEEPstation, though it may run on other systems as well.
- Chrome
- Safari
- Firefox
- NVIDIA CUDA Technology GPU and drivers
- Python 2.7
- python-opencv
- SQLite3
- Chainer 1.5 http://chainer.org
- bottle
- bottle_sqlite
- cv2
- PyYAML
- Edit
settings.yaml
to set paths for saving files. - Setup database. Try command below on root directory of DEEPstation.
sqlite3 deepstation.db < ./scheme/deepstation.sql
- Startup server.
python main.py
- Access
http://localhost:8080
on your browser.
If you have changed hostname and port onsettings.yaml
, use that one.
- Upload dataset from '+new' button on Dataset section on top page.
- Dataset is a zip file which contains classifeid images by directory like Caltech 101 dataset.
- Make model from '+new' button on Models section on top page.
- Select network template from list.
- Edit it, if you want.
- Press 'Create' button. Then model is created and move to model detail page.
- Select created Model from top page.
- Press 'start train' button.
- Fill in forms and start train.
- Move to 'Model' page.
- Chose 'Epoch' which you want to use for inspection.
- Press 'inspect' button.
- Select image(.jpg) for inspection.
- Press 'Submit'. Then you will see the result of inspection.
Training makes a lot of temporary images on your prepared_data
directory.
If you want to remove these images, access http://localhost:8080/cleanup
on your browser.
It removes temporary images IMMEDIATELY.
- MIT License
ブラウザベースのGUI深層学習ツール
DEEPstationはUbuntu14.04でテストしています。 Ubuntu上で動かすことをおすすめしますが、他のプラットフォームでも動作します。
- Chrome
- Safari
- Firefox
- NVIDIA CUDA Technology GPU and drivers
- Python 2.7
- python-opencv
- SQLite3
- Chainer 1.5 http://chainer.org
- bottle
- bottle_sqlite
- cv2
- PyYAML
- 各種ファイルの保存場所を
settings.yaml
に定義します。 - データベースのセットアップを行います。DEEPstationをダウンロードしたディレクトリで下記のコマンドを実行してください。
sqlite3 deepstation.db < ./scheme/deepstation.sql
- サーバを起動します。DEEPstationをダウンロードしたディレクトリで
python main.py
を実行します - ブラウザで
http://localhost:8080
にアクセスします。
settings.yaml
でhostnameとportを変更している場合はそちらを利用してください。
- トップページで、Datasetのセクションにある'+new'ボタンを押します。
- Datasetはzipで圧縮された、ディレクトリ毎にカテゴリ分けされた画像セットです。Caltech 101のような構造になっている必要があります。
- トップページで、Modelsのセクションにある'+new'ボタンを押します。
- Networkのテンプレートが用意されているので、そちらを選択します。
- 必要であればその場で編集してください。編集しないでも動きます。
- 'Create'ボタンをおすとModelが作成され、Modelの詳細画面に遷移します。
- トップページで、作成済みモデルを選択します。
- 'start train'ボタンを押します。
- フォームを埋めて学習を開始します。
- トップページから学習済みModel('Trained'となっているModel)に移動します。
- 予測に利用する学習済みモデルのEpochを指定します。
- 'inspect'ボタンを押します。
- 予測させたい画像(jpg)を選択します。
- 'Submit'ボタンを押します。すると、予測結果が表示されます。
学習ではたくさんの一時ファイルをprepared_data
ディレクトリに作成します。
もし、これらの画像を削除したい場合は http://localhost:8080/cleanup
にブラウザでアクセスします。
すると、作成された一時ファイルが ただちに 削除されます。
- MIT License