概要 先日の勉強会にてインターン生の１人が物体検出について発表してくれました。これまで物体検出は学習済みのモデルを使うことが多く、仕組みを知る機会がなかったのでとても良い機会になりました。今回の記事では発表してくれた内容をシェアしていきたいと思います。 あくまで物体検出の入門ということで理論の深堀りや実装までは扱いませんが悪しからず。 物体検出とは ディープラーニングによる画像タスクといえば画像の分類タスクがよく挙げられます。例としては以下の犬の画像から犬種を識別するタスクなどです。 ディープラーニングで識別してみると コーギー: 75% ポメラニアン: 11% チワワ: 6% ... のようにどの犬種か、確率としては出てくるものの画像内に犬が２匹以上いた場合は対応できなくなってしまいます。 この問題を解決するために物体検出のアルゴリズムが開発されました。物体検出の技術を使えば画像中の複数
リアルタイムの物体検出手法ーーYOLO
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 皆さんDeeplearningのモデルで物体検出をやったことがありますか。今回はリアルタイムの物体検出手法の一つであるYOLOを紹介したいと思います。 １. YOLOとは 「YOLO」は「You Only Live Once」の略称です。 図１YOLOの英語の意味 今回紹介するYOLOは2016年Joseph Redmonがを表したリアルタイム処理できる高精度な物体検出のアルゴリズムです。なぜこの名前を使っていたのかは後で説明します。 図２：YOLOで処理した弊社登山部の写真 ２. 物体検出とは 物体検出とは、入力画像から指定された物体の位置とカテゴリーを検出することを指します。 図３；物体検出 ３. 物体検出の用途 物体検出は自動運転、セキュリティシステム、スポーツ放送など様々な領域に利用されています。 図３：物体検出の用途 ４. 物体
Transformerを使った初めての物体検出「DETR」 - 第1回 今までの物体検出との違いとColabでの推論 | オブジェクトの広場
物体検出とは、画像内に写っている物体のカテゴリと物体位置を検出する技術です。身近な例としては、スマートフォンでの顔認証や工場における外観検査、自動運転の歩行者検出にも使われています。また、物体検出の歴史は長く、現在でも新しい物体検出手法が盛んに研究されています。 本連載では、自然言語処理でよく使われる「Transformer」を採用した物体検出モデルDETRについて紹介します。DETR自体は1年前に公開されたため、原理などの説明はGoogle検索すれば沢山出てくると思いますが、推論やFine-Tuningの方法を紹介している日本語記事が少ない印象を受けました。そのため、初心者向けにDETRで推論とFine-Tuningを実行する方法をご紹介したいと思います。 1.始めに 本記事では、物体検出の概要とこれまでの歴史を紹介いたします。それを踏まえて、DETRの原理について数学的な細かい説明を省
Google Cloud AutoML Visionによる物体検出モデルの開発(とCoral Dev Boardへのデプロイ) - Qiita
Google Cloud AutoML Visionによる物体検出モデルの開発(とCoral Dev Boardへのデプロイ)PythonDeepLearningAutoMLTPUGoogleCloud この記事について やること Google Cloud Platfrm (GCP) で提供されているAutoML Visionを使用して、物体検出モデルを作ります 各種類のビール(発泡酒)が、画像上のどの位置にあるかを検知します 作成したモデルを、Edge TPU用に変換し、Coral Dev Board上で動かそうとしました (⇒ 失敗?) 最終的に、カメラに写っている画像上でビールを検出したかったです 前提知識 基本的な流れは、前回の識別モデル作成 (https://qiita.com/iwatake2222/items/f41946cbfa9cdd998185 )と同じです。 先にこち
Turing株式会社のアドベントカレンダー2日目です！1日目はCTOの青木さんのカレー屋さんとスタートアップ：CTO of the year 2023でオーディエンス賞受賞です。 自動運転・AIモデル開発チームの岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転車の開発を目標としており、自動運転AIや車両、LLMの開発など様々なことに取り組んでいます。今回の話は、自動運転AIの物体認識などのPerceptionタスクにおいて個人的に面白いなと思ったVision-CentircなEnd-to-Endモデルの紹介です[1]。 Transformerベースの画像認識 Transformerは、大規模言語モデル(Large Language Model; LLM)などに用いられる重要なアーキテクチャです。2017年に"Attention Is All You Need"というタイトルで
この記事はMobility Technologies Advent Calendar 2021の18日目です。 こんにちは、AI技術開発AI研究開発第二グループの劉です。私はドラレコ映像から標識などの物体を見つける物体検出技術を開発しているのですが、その精度を改善していくためにはまず検出エラーを細かく分析することが重要です。本記事では、物体検出のエラー分析に関する論文である”TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors”を解説すると共に、その著者らが公開しているツールを実際に使ってみた結果をご紹介をしたいと思います。 はじめに本記事では、以下の論文を取り上げます。コンピュータビジョンで最も有名な国際学会の一つであるECCV（European Conference on Computer Vision）で202
YOLO（v1） YOLOは2015年に、「You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection」という論文で発表されたモデルです。ほぼ同時期に発表されたFast R-CNNと同様に、物体検出の世界に大きな影響を与えました。両者が発表されて以降、End-to-Endモデルとリアルタイム検出が物体検出のスタンダードになったといえます。 YOLO（v1）の特徴 YOLOの特徴についてみていきます。 ・それまで二段階（検出と識別）で行われていた物体検出を一度の作業（全体を検出）にすることで高速化に成功した。 ・End-to-Endモデルの最初期モデル。 ・検出速度がリアルタイムで実用可能な45fpsになった。（精度は下がるが、検出速度がよりはやいFastYOLOでは155fpsに達した。） なお同時期に出されたFast R-CNNと比べる
はじめに Transformerを物体検出にはじめて取り入れた「DETR（DEtection Transformer）」が2020年５月にFacebookから発表されました。DETRは人間による手作業を大幅に減らすことに成功し、End-to-Endモデルに近く誰でも利用しやすいモデルになっています。また、「水着があるなら、一緒に写っている板のようなものはサーフボードである確率が高い」など、一枚の画像内にあるオブジェクト間の関係性を利用する形で物体検出が可能になりました。こうしたことがどうして可能になったのかを以下で見ていきたいと思います。 なお、Transformerに関しては一定程度の理解がある前提で説明しております。Transformerに関しても記事を作成しておりますので、下記をご参照ください。 公式論文 「End-to-End Object Detection with Trans
はじめまして、ティアフォーでパートタイムエンジニアをしている村松です。 今回は、AutowareのPerceptionモジュールにおけるObject Recognitionを改善するために調査した内容について紹介します。 Autowareのアーキテクチャの詳細については過去の記事をご覧ください。 tech.tier4.jp 論文紹介 Pseudo-LiDAR PointFusion Frustum PointNets PointPainting さいごに 論文紹介 今回は、カメラ画像のみまたはカメラ画像とLiDAR点群の両方を活用した３次元での物体検出の論文を４つ紹介します。 Pseudo-LiDAR まず最初に紹介するのは、カメラ画像のみを使って３次元物体検出をする手法です。この手法は、CVPR2019で採択された論文*1で、現在Teslaでも使われています。Teslaの取り組みについて
物体検出フレームワーク IceVisionの紹介 | MoT Lab (GO Inc. Engineering Blog)
こんにちは、AI技術開発部AI研究開発第二グループの佐々木です。 本記事では、物体検出アルゴリズムを効率的に開発できるフレームワークIceVisionを紹介します。 airctic/icevision はじめにIceVisionは既存の有名物体検出リポジトリを統合して使えるようにしたPyTorch-Lightning/fastaiベースのフレームワークです。 IceVisionは以下のような作業をスピーディーに行いたい方にオススメです ・実務での物体検出アルゴリズム開発における最新手法ベンチマーク ・Kaggle等の物体検出コンペにおけるベース手法の選定 ・論文執筆における既存手法とのベンチマーク 課題意識物体検出は画像認識で最も有名なタスクの一つですが、ホットな研究領域であることから最新手法やその実装の移り変わりは激しく、ディープラーニングのフレームワークが整備された現在も、以下のような
2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar4日目の記事です。今回紹介するのはData Augmentationの回転と物体検出です。画像の回転はData Augmentationでは一般的な方法ですが、物体検出では思わぬ副作用があります。物体検出におけるBounding Boxの回転について、問題点を指摘しより正確な回転方法や損失関数を提案、ICCV2021にアクセプトされた論文です。 タイトル：Towards Rotation Invariance in Object Detection URL：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Kalra_Towards_Rotation_Invariance_in_Object_Detection_ICCV_2021_paper.html 出典：A
Jetson Nanoを使って物体検出(YOLO) -②Jetson Nano上で物体検出YOLOの実行- - Qiita
はじめに 会社の同僚とJetson Nanoを使用して、YOLOによる物体検出にチャレンジしてみました。 ①【基本】Jetson Nanoの設定 ②【基本】Jetson Nano上で物体検出YOLOの実行 ③【発展】オリジナルモデルを作成して実行 今回は②Jetson Nano上で物体検出YOLOの実行編となります。 2. YOLOとは どこに&何があるかを推定する(Object Detection)ためのディープラーニングの手法です。 Object Detectionの初期の手法としては、R-CNNが知られています。 R-CNNはGPUを使っても結果の出力に約30秒くらいかかるという弱点があり、リアルタイム推論には不向きでした。 それをさらに改良して高速にした手法がFast R-CNN、Fast R-CNNをちょっと高速にした手法がFaster R-CNNになります。 推論速度はGPUス
物体検出の評価指標であるmAPの算出方法を詳しく説明している記事が少なかったのでまとめました． 修論執筆に際してかなり丁寧にまとめたつもりです． mAP(Mean Average Precision), AP(Average Precision)は物体検出の精度を比較するための指標です． これらを理解するためには，TP(True Positive), FP(False Positive), FN(False Negative), TN(True Negative), Precision, Recallの概念と，物体検出において重要なIoU(Intersection over Union)の概念を知る必要があります． 画像分類と物体検出ではTP,FP,FN,TNの指す意味が異なってきます． そこで，この記事ではそれらの違いを明確にするために 1. TP, FP, FN, TN, Precis
ディープラーニングで物体検出が手軽にできる「Object Detection Tools」をTensorFlow 2.xに対応しました - karaage. [からあげ]
素材提供：「変デジ研究所」 ロンスタさん 「Object Detection Tools」とは TensorFlowで物体検出するためのライブラリ「Object Detection API」を簡単に使えるようにするためのツール（スクリプト・設定集）です。詳細は以下記事参照ください。 「Object Detection API」がTensorFlow 2.xに対応するということで、「Object Detection Tools」も1部TensorFlow 2.xに対応しました。 詳しくは、Qiitaに記事を投稿しているので参照ください。 本当はこんなに一気にやるつもりなかったのですが、つい一気に土日の空き時間を全て費やしてやってしまいました。 気になっていた、EfficientDetやCenterNetも使えるので良い感じです。EfficeintDetは、小さいモデルだと速度も良い感じですね
![ディープラーニングで物体検出が手軽にできる「Object Detection Tools」をTensorFlow 2.xに対応しました - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/44dd2af3608d7be8b6a6b6f23801c3fc1614b5cf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200712%2F20200712224305.png)
【物体検出】アノテーションツールVoTTの使い方
こんばんはエンジニアの眠れない夜です。 アノテーションとは、あるデータに対して関連する情報（メタデータ）を注釈として付与することをいいます。 物体検出ではこのアノテーションを教師データとして利用します。アノテーションを作成できるアプリケーションはたくさんあります。 その中でも今回はVoTTというアノテーションツールの紹介です。 この記事の設定例は「【物体検出】keras-yolo3の学習方法」で利用できるものにしています。 【物体検出】keras−yolo3で独自データセットの学習方法 アノテーションツールVoTT（Visual Object Tagging Tool）とは VoTT（Visual Object Tagging Tool）というアプリケーションがおすすめです。 このアプリケーションはマイクロソフトによって開発されています。 個人的にはマクロソフトってWindowsとオフィス
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![[Azure IoT Edge] Jetson Nano でリアルタイム物体検出 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5de4f89c9b4460fc2146274c4d6aecf8b9793b09/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCQXp1cmUlMjBJb1QlMjBFZGdlJTVEJTIwSmV0c29uJTIwTmFubyUyMCVFMyU4MSVBNyVFMyU4MyVBQSVFMyU4MiVBMiVFMyU4MyVBQiVFMyU4MiVCRiVFMyU4MiVBNCVFMyU4MyVBMCVFNyU4OSVBOSVFNCVCRCU5MyVFNiVBNCU5QyVFNSU4NyVCQSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9ODA2NmM3YTdhZjk1YTcyNzk4MjhiZjUwYTA2MGVmM2I%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5YWhhbmRhJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz04OTU1M2U3NzM3ZWNmYjUyY2ZiNWY0M2IyNjFlNjcyOA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dcc566eff44594b7ed79f9cabb979bbb9)
【物体検出2023】YOLO_NASを試してみる 〜導入からデモまで〜 - つくもちブログ 〜Python&AIまとめ〜
YOLO-NASとは YOLO-NASは、2023年5月に登場した最先端の性能を誇るオブジェクト検出モデルです。 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、およびYOLOv8などの他のモデルを上回る独自の精度と速度性能を誇っています。このモデルは、Deciの独自のニューラルアーキテクチャ検索技術であるAutoNAC™によって生成されました。AutoNAC™エンジンは、任意のタスク、データの特性、推論環境、およびパフォーマンス目標を入力し、特定のアプリケーションに適した最適なアーキテクチャを見つけることができます。このエンジンは、データとハードウェアの認識に加えて、推論スタック内の他のコンポーネントも考慮しています。 YOLO-NASは、他の同等のモデルと比較して約0.5 mAPポイントの精度が高く、10～20％高速です。この性能は、Coco 2017 ValデータセットとNvidia T4
【要約】Transformerを用いた物体検出モデル「End-to-End Object Detection with Transformers」 - Qiita
【要約】Transformerを用いた物体検出モデル「End-to-End Object Detection with Transformers」PythonDeepLearningAIPyTorchObjectDetection はじめに 「End-to-End Object Detection with Transformers」(DETR) が気になったので、論文を読んで少し動作確認もしてみました。簡潔に記録として残しておきます。 [論文, Github] DETRとは（要約） ・Facebook AI Researchが今年5月に公開したモデル ・自然言語処理分野で有名なTransformerを初めて物体検出に活用 ・下図のように、CNN + Transformerのシンプルなネットワーク構成 ・NMSやAnchorBoxのデフォルト値等、人手による調整が必要な部分を排除し「End
3つの要点 ✔️ ついにTransformerを物体検出に応用 ✔️ End-to-endなモデルを実現し、人手による設計を削減 ✔️ 物体検出を直接的な集合予測問題として再定義 End-to-End Object Detection with Transformers written by Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, Sergey Zagoruyko (Submitted on 26 May 2020 (v1), last revised 28 May 2020 (this version, v3)) Comments: Published by arXiv Subjects: Computer Vision and Pattern Reco
アドベントカレンダー22日目を担当します！モデル開発チームの塩塚です。 本日は金曜日で、このままクリスマス突入ですね。そしてそのまま年末年始を迎えるこの時期は少しだけ楽をしたいですよね。 そんな我々にピッタリの機械学習リポジトリがあります。それがこちら Language Segment-Anything です。 公式リポジトリより引用 こちらのオープンソースプロジェクトは、画像とテキスト入力だけで物体検出・セグメンテーションをしてくれます。とても便利ですね。従来は、物体検出・セグメンテーションしたいときに、検出したいオブジェクトに対応したモデルを探して、探しても画像のサイズや画角によってはあまり上手に検出してくれなかったりして、ぱっと試すにも時間が必要でした。それがこのオープンソースではテキストを与えるだけです。しかも物体検出もセグメンテーションを同時に。 本記事では、Language S
社内勉強会での発表資料です。 MMDetection: https://github.com/open-mmlab/mmdetectionRead less
YOLOなどのAI（ディープラーニング・機械学習）の物体検出アルゴリズムは毎年のように進化します。しかしどんなに高い精度を誇るアルゴリズムでも、映像側の問題で正しく物体検出やトラッキングができない場合があります。ここでは検出元となる映像に簡単な工夫をすることで、今までの誤検出やトラッキングミスがうまくいった方法と事例について解説します。 サマリー ・ 物体検出がうまくいかない映像とは？ ・ 物体検出がうまくいかない原因と対策（失敗） ・ 意外な解決策（裏技公開） ・ 参考：物体検出ミスと誤カウントの防止 ・ 参考：流入・流出の集計結果 ・ まとめ ・ 関連記事 物体検出がうまくいかない映像とは？ 交差点の映像から自動車の流入・流出を機械学習を使って自動検出することになりました。使用するライブラリはPytorchベースのYoloXで、トラッキングにはmotpyを使った自社の「Pedes Bl
「Object Detection API」で物体検出の自前データを学習する方法（TensorFlow 2.x版） - Qiita
「Object Detection API」に関して ディープラーニングで物体検出を行う際に、GoogleのTensorFlowの「Object Detection API」を使用して、自前データを学習する方法です。以下の記事のTensorFlow 2.x版となります。 TensorFlowの「Object Detection API」で物体検出の自前データを学習する方法 基本的な流れはTensorFlow 1.xと同じです。公式のマニュアルはかなりあっさりしていて上級者向きなので、この記事では、仮想環境と拙作のObject Detection API用のソフト「Object Detection Tools」を使って比較的安全かつ簡単に学習を実現する方法を解説していきます。 手っ取り早く物体検出のデモを動かしたいという人は、以下記事を参照ください。 TensorFlowでの物体検出が超手軽
TensorFlow Object Detection API で物体検出モデルをトレーニング - Qiita
手順 TensorFlow Object Detection APIで物体検出モデルをがっつりトレーニングする方法です。 初期値からの学習も 転移学習もできます。 簡易なファインチューニング学習のみする場合はこちらの記事： TensorFlow Object Detection APIで物体検出モデルを簡易トレーニング 推論のみする場合はこちらの記事： TensorFlow Object Detection API のつかいかた（推論。Colabサンプル付き） を参考にしてください。 １、TensorFlow Object Detection APIと必要なライブラリをインストール cd models/research # Compile protos. protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. # Install Tens
書籍冊数認識アプリケーション開発 はじめに 兵庫県立大学社会情報科学部ではラーニングコモンズに本棚が設置してあります。それを筆者が所属するデータ分析研究会が管理のお手伝いをしており、毎週月曜日に本の冊数を数えて、紛失した本がないか確認していました（2022年時点）。しかし、人手で数えるのはとても手間です。そこで、本を数えてくれるAIを作ればもっと楽に管理できると考え、大学生なら誰でも持っているであろう媒体であるスマートフォンを利用し、LINEbotで本を数えてくれるアプリケーションを作ることにしました。 ■イメージ図 関連研究とアプローチ 本を数える方法としては本同士の境界をエッジ検出で把握して数えるという方法があります[1]。しかし、ラーニングコモンズにある本は大小さまざまで、スマホのカメラで撮影する関係で背景も映り込むため、エッジによる検出が難しいです。 そのため、今回は物体検出による
この記事について Raspberry Pi、TensorFlow、Pythonのいずれにも詳しくない筆者が、物体検出をやって楽しんだ成果の記録です。 TensorFlow公式の物体検出のサンプルプログラムを実行します。 動作環境 ボード Raspberry Pi 4 Model B OS Raspberry Pi OS (32-bit または 64-bit) デスクトップ環境 カメラ Raspberry Pi カメラモジュール v2 Python Python 3.9 執筆時点で Raspberry Pi OS に入ってたやつそのまま Raspberry Pi ボードは以下のモデルでTensorFlow Lite がサポートされているようです。 Raspberry Pi 2 Raspberry Pi 3 Raspberry Pi 4 Raspberry Pi Zero 2 準備するもの R
物体検出モデルYOLOv8の紹介: 動作手順や過去のバージョンとの比較 - RevComm Tech Blog
1. はじめに こんにちは、RevComm Researchでリサーチエンジニアとして働いている髙瀬です。 2023年1月上旬にUltralytics社からYOLOv8が公開されました。 今回はYOLOv8について、v5との変更点や動かし方を紹介していこうと思います。 2. YOLOとは 非常に有名な物体検出手法なので、ご存知の方も多いと思います。 YOLOは、CVPR2016でJoseph Redmon氏らが発表したYou Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detectionという論文で提案された物体検出手法です。 YOLOという名称はYou Only Look Once（見るのは一度だけ）の略称です。 YOLOは当時の物体検出手法で課題となっていた処理速度の遅さを、物体の検出と識別を同時に行うことで改善しました。 このため、推論速度が非
はじめに 物体検出でお馴染みのYOLOシリーズの最新版「YOLOX」が登場しましたので早速試していきます。今回は本家のチュートリアルに沿って推論デモとcocoデータセットの学習を紹介します。Google colab環境を使用しますので、誰でも簡単に試すことが可能です。 (2022年7月にYOLOv7が登場しております。詳細はリンクよりご確認ください) YOLOXとは YOLOXは2021年8月に公開された最新バージョンであり、速度と精度の面で限界を押し広げています。YOLOv5を超える性能で、使いやすいApache Licenseとなっています。YOLOXのベンチマーク結果は以下となっています。 YOLOXには高精度向けのStandard Modelsと、エッジデバイス用のLight Modelsの二種類が存在します。 表1 Standard Models 表2 Light Models
はじめに CouseraのMachine Learning → Python 機械学習プログラミング → ゼロから作るDeepLearning と歩んできて、次は応用編やりたいなと思っていたところに自動運転関連のニュース。それで選んだ選んだこのテーマ。単純です。 自身の理解を整理するためのまとめですので、素人の意訳的な表現が随所にあります。そして、数学には全く精通していませんので、数式での解説はしません。（出来ません。） 内容の重複、誤り等々あると思いますので、コメントにてご指摘頂けるとありがたいです。 Mask R-CNN 概要 Mask R-CNN とは ICCV 2017 Best Paper に選出された手法で、物体検出やセグメンテーションを実現するための手法です。 ICCV とは International Conference on Computer Vision の略で、コン
量子化による物体検出モデルの精度低下の原因分析と対策（YOLOv3・YOLOv5の量子化を例に） | MoT Lab (GO Inc. Engineering Blog)
AI技術開発部の木村です。 Mobility Technologies（以下MoT）では、画像認識モデル（主にニューラルネットワーク）の開発に加え、車載デバイス上でモデルをリアルタイムに動作させるための軽量化・高速化にも取り組んでいます。軽量化・高速化には、こちらの資料で紹介しているように枝刈りや蒸留など色々なアプローチがありますが、本記事では量子化による高速化を取り上げます。 量子化はモデルの軽量化・高速化に非常に効果的ですが、物体検出モデルなど複雑なモデルでは（この記事で実験するように）量子化による精度低下が発生しやすい傾向にあります。本記事では、YOLOv3とYOLOv5の量子化を具体例として、物体検出モデルの精度低下を抑えつつ量子化するためのポイントを解説します。 はじめに本記事は、2022年4月6日に開催された「MoT TechTalk #11 深掘りコンピュータビジョン！研究開
ラズパイ3BのCPUでリアルタイム物体検出
これをどう作ってきたか 1. 検出器の作成 2. 実行環境整備 の2つの観点から紹介します 検出器の作成 考え方 CNNを使った物体検出器を思いっきり軽量化しよう 軽量化のために色々妥協しよう 人、動物、乗り物の3種類だけ検出できれば良し 精度は実用下限ギリギリで良し CNNを使った物体検出器 2-stage detector 1-stage detector YOLO SSD 2-stage detector 何かある箇所を特定=> 何があるかを分類 R-CNN, Faster R-CNNなど 精度は高く、処理には時間がかかる傾向 YOLO: You Only Look Once 物体位置の特定と分類を同時に行う 処理時間は短く、小さい物体の検出が苦手な傾向 SSD: Single Shot MultiBox Detector 小さい物体は手前の解像度が高い層で、 大きい物体は奥の解像度
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
第7回全日本コンピュータビジョン勉強会�「CVPR2021読み会」（前編）の発表資料です https://kantocv.connpass.com/event/216701/ You Only Look One-level Featureの解説と、YOLO系の雑談や、物体検出における関連する手法等を広く説明していますRead less
Raspberry Piで、オリジナルの学習モデルを使った物体検出（Raspberry Piの環境構築編）[3/4]
はじめに オリジナルモデルを使った物体検出をRaspberry Piで行うべく、以下を実現しようとしています。 これを実現するために４回に分けて記事を記載予定で、今回は３つ目の記事です。 第１回：IBM Cloud Annotationsを用いたアノテーション 第２回：Google Colabを用いたモデルの学習 第３回：Raspberry Piの環境構築 ←この記事 第４回：オリジナルモデルを用いた物体検出 第３回：Raspberry Piの環境構築 前回は無料でGPUを使えるGoogle Colabを使って、TensorFlowのモデルを学習する事をやってみました。今回は、物体検出に必要なソフトウェアをRaspberry Piにインストールしていきます。TensorFlowは開発が早いので、各種ライブラリのバージョンを合わせてインストールする事がポイントです。 Raspberry Pi
本書は筆者たちが勉強した際のメモを、後に学習する方の一助となるようにまとめたものです。誤りや不足、加筆修正すべきところがありましたらぜひご指摘ください。継続してブラッシュアップしていきます。 © 2021 NPO法人AI開発推進協会 本書はTransformerを使った物体検出モデルであるDETRを説明します。（Transformerを理解している前提で記載しています。まだ理解していない方は当法人で作成している別冊「Seq2Seq&Transformer」を先に読んでください。） 【参考文献、サイト】 論文 End-to-End Object Detection withTransformers End-to-End Object Detection with Transformers(DETR)の解説 Transformerを物体検出に採用！話題のDETRを詳細解説！ １．はじめに DE
こんにちは、インフォマティクスで機械学習業務を担当している大橋です。 今回は物体検出技術の紹介をしたいと思います。 ここで紹介する論文[1]は、これまでと異なるアプローチにより、既存モデルの問題点を解消した大変興味深い内容となっています。 ※本記事はTransformer [5]等の深層学習の知識がある程度あることを前提として書いています。 物体検出とは 物体検出とは、画像の中から物体の位置を矩形で予測し、その物体が何であるかを推定する問題のことをいいます。 物体検出の例（論文[1]より抜粋） これまでの物体検出手法 物体検出という問題に対して、これまで様々な手法が提案されてきました。 物体の候補領域の推定とクラスの推定をそれぞれ2つの独立したネットワークで行うもの(two stage detector)[2]や、それらを1つのネットワークで同時に推定するもの(one stage dete
こんちには。 データアナリティクス事業本部機械学習チームの中村です。 YOLOv7の論文が2022-07-06にarXivに公開されたようですね🎉🎉🎉 ソースコードもGitHubで公開されています。 せっかくなので今回は、以下の記事で紹介した自作データのトレーニングを、YOLOv7を使ってやってみたいと思います。 YOLOv7の概要 YOLOv7は、YOLOv4、Scaled-YOLOv4, YOLORと同じグループが開発した最新の物体検出処理です。 MS COCOデータセットでは既存手法を大きく上回る結果と報告されています。 ざっと見たところポイントは以下となっています。 concatenateモデルのアーキテクチャを進化させたELANおよびE-ELANを使用 concatenateモデルはDenseNetやCSPVoVNetなどのようにaddの代わりにconcatするモデルのこと
はじめに 本記事は、物体検出モデルであるRetinaNetを通して「モデルの概念理解」と「コードの理解」ができることを目的としたものです。そのため①モデルの解説、②コードの解説、という二部構成になっています。コードの記述に関しては後日公開予定です。 RetinaNetとは RetinaNetとは、Facebook AI Research（FAIR）が2017年8月に発表した論文「Focal Loss for Dense Object Detection」で提唱されている物体検出モデルです。 論文 Focal Loss for Dense Object Detection [Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár @ ICCV 2017] https://arxiv.org/abs/1708.020
[レジなし無人販売冷蔵庫] 物体検出モデルをSageMaker Neoで最適化してJetson Nanoで利用してみました | DevelopersIO
[レジなし無人販売冷蔵庫] 物体検出モデルをSageMaker Neoで最適化してJetson Nanoで利用してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon Web Services ブログでは、「レジなし無人販売冷蔵庫を構築についての記事」が公開されています。 レジなし無人販売冷蔵庫を構築できる、This is my Smart Cooler プログラムを公開しました こちらでは、「お客様自らがレジなし無人販売冷蔵庫を迅速に構築し学習や体験ができる This is my Smart Cooler プログラムを発表します。」ということで、そのレシピがGithubで公開されています。 レジ無し無人販売冷蔵庫 構築レシピ 「これを真似てみたい」ということで、ここまで作業を進めています。 紹介されているレシピでは、物体検出のモデルは、Amazon SageMaker
![[レジなし無人販売冷蔵庫] 物体検出モデルをSageMaker Neoで最適化してJetson Nanoで利用してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/244d3e3b65b504925696d656045808cedd3c4a27/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F12%2Ficon9.jpg)
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 以前、商品棚の品切れを検出する物体検出モデルを作成して見ました。 今回は、この物体検出モデルと、マーカーを組み合わせて、より精度を上げる方法を検討してみました。 最初に、動作している様子です。 前段は、マーカー併用で品切れを検出しているもので、後半は、物体検出モデルの推論結果も併せて表示しています。 2 判定要領 (1) 問題点 「縦長矩形の商品の背景」で学習したモデルは、品切れの場所を高い信頼度で検出できます。 しかし、品切れの商品が２つ並んだりすると、途端に検出できなくなってしまいます。 この時、採用する信頼度を下げて確認すると、低い信頼度で、それなりに検出していることが確認できました。 (2) マーカー併用 そこで、商品棚配置したマーカーを検出し、その相対位置で各商品のエリアを計算します。 そこに、信頼度の低い検出結果を組み合わせて、
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【物体検出】SSD(Single Shot MultiBox Detector)の解説
3次元物体検出もシンプルにTransformerで！PETRv2を理解する
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