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新卒社員がSIGNATEの「間取り図解析アルゴリズム作成」に挑戦してBronzeを獲得した話(2):学習環境

株式会社神戸デジタル・ラボ Data Intelligenceチームのプラタマです。

今回のブログは前回に引き続き、「間取り図解析アルゴリズム作成」コンペについてお話しします。

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アルゴリズムの話に入る前に、学習するための環境を触れてもいいかなと思います。
今は一般的になりましたが、深層学習を行うにはGPUが必要です。CPUで学習することも可能ですが、画像データに対して学習するには相当な時間がかかります。ちょっとしたネタバレですが、今回のコンペにNVIDIA Tesla T4と呼ばれるGPUを用いて領域検出のモデルを学習するのに6時間を要しました。

(つづきは、ブログ「神戸のデータ活用塾!KDL Data Blog」へ)

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