YOLOv5を使った物体検出

[！] この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。 物体検出とは 物体検出は、画像・動画内に写っている物体の位置とクラス（人間、車といったカテゴリー）を特定する方法です。 代表的なものとして、顔検出や自動運転などに応用されています。 物体検出の分野では、R-CNN, YOLO, SSDなどの深層学習を用いた手法が開発され、幅広く使われています。 今回は、YOLOv5 ⧉を使って、物体検出をします。 YOLOv5は、2020年6月に公開された最新の物体検出手法です。 他の手法と比べて超高速で、リアルタイムでの実行も可能です。 また、自作データセットをYOLOv5で簡単に学習できることも特徴です。 環境構築 YOLOv5は、Pythonで動作するので、事前にPythonをインストールしてください。 この記事の開発環境は以下の通りです。 バー

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object detection yolo 5