はじめに 先月、YOLOv4が公開されました。位置づけとしては、物体認識のポピュラーなモデルの1つであるYOLO系統の最新版となります。結果がすごいのはぱっと見分かりましたし、内容も既存の手法をサーベイ・実験頑張って、精度上げていったんだなあくらいのさら読みはしていましたが、もう少しちゃんと読んでおこうと思い、読んでみたので紹介します。 私自身は物体認識の研究者というわけではないですが、なんだかんだ物体認識周りの記事をいくつか書いているので興味のある方は以下もご参照下さい。 note.com note.com [DL輪読会]Objects as Points from Deep Learning JP www.slideshare.net さて、このYOLOv4ですが、元々のYOLOの作者であるJoseph Redmon氏は著者ではありません。Jeseph Redmon氏は研究の軍事利用や
JetsonにEdge TPUにM5StickV で、エッジAI用やるには何を選べばいいの？ - masato-ka's diary
1. 概要 追記 公開当初Jetson Nanoの性能表記に誤記があったため修正しています。 最近組み込みデバイス（以下エッジと表現）で画像認識や音声認識、センサ情報の処理といったディープラーニングを利用した処理を実行することが容易になっている。低消費電力で、高速にディープラーニングを処理するためのエッジAI用アクセラレータが各社から発売されていることがその理由の一つだろう。 こういった、エッジAI用のアクセラレータは各社によってその使用や対応フレームワーク、利用できるディープラーニングのネットワーク構成に違いがある。どれも同じように利用できるわけではない。自分でエッジAI用アクセラレータを利用しようとしたときにいくつか調べてみた内容をメモがわりに残してみる。ちなみに個人で遊べるものを中心にしてるので、産業的にどうなのかは知らない、悪しからず。。。 あとこのブログではAndroid Thi
背景 友人から、画像認識においてかなり高機能でイケているYOLOv3というのを教えてもらった。 少し調べてみると、 簡単に言えば、今までのものより正確に早く物体検出・物体検知をしてくれる便利なもの。導入も簡単。 ディープラーニングで自分が一からモデルを構築しなくても、YOLOは初期装備でかなり使える。 画像はもちろん、Webカメラなどとも連動できる。リアルタイムに物体検出が可能ということ。 参考：https://pycarnival.com/yolo_python_opencv/ とあり、早速触ってみました。 まずはYOLOv3ではなく、YOLOにトライしました。 途中エラーも発生したので、対処法をメモしておきます。 非ソフトエンジニアなので、わかりにくい点があるかもしれませんがご容赦ください。 開発環境 macOS Mojave 10.14.2 tensorflow 1.12.0 pyt
YOLOv5がリリースされたとのことなので試してみました。 https://github.com/ultralytics/yolov5/ 目次 使用データと目的 実装例 データ準備 COCOデータのpretrainedモデルのダウンロード コードのダウンロード 環境準備 コード実行 コード説明 最後に 1. 使用データと目的 以下のサイトから物体検出用の画像を拾ってきました。 https://public.roboflow.ai/object-detection/ 色んなデータがありますが、コロナの時期なのでマスク有り無しのデータを選択してみました。 目的は図のようにマスクをしている人・していない人の物体検出を行うことです。 2. 実装例 2-1. データ準備 まずデータをダウンロードします。 以下のURLにアクセスします。 https://public.roboflow.ai/objec
宣伝 人工知能が顔面成分を分析してくれるサイトを作りました。ぜひ使ってみてください！ ちなみにTensorflow.jsで作成しているのですべての処理がユーザーのブラウザで行われます。つまり、画像をアップしてもそれがサーバーに送られることはなく、セキュリティ的にも安心です。 ai-animal.web.app 何番煎じなんだって感じもしますが、まとめておきます。 「keras-yolo3で学習済みモデルを使って一般的な物体検出はできた」という方が対象です。 ちなみにkeras-yolo3とは物体検出を行う深層学習モデルYOLOv3をkerasで実装した有名なgitHubリポジトリのことです。 github.com さて、独自データセットで学習させるためには大きく分けて3つのことをする必要があります。（執筆時点） ・データのアノテーション ・train.pyによる学習 ・独自データによる学習
概要 ビデオチャットのSkyWayに物体検出をいれて、リアルタイムで物体検出しながら ビデオチャットをする謎のビデオチャットです。 できたもの https://yolo-videochat.ga #ProtoOut pic.twitter.com/bjZZPddXEY — 3yaka (@3yaka4) June 11, 2020 概要 SkyWayで作ったビデオチャットに機械学習のTensorFlow.jsを優しーく包んでくれたml5.jsのYOLOを使って物体検出をさせ、PoseNetを使ってプライバシーを配慮した目線をかくすものをつけました。 人物に四角がついてその上にPersonと出て、左目から右目にかけて線が入ります。 1. SkyWayを使って webRTC Javascript SDK | API Reference | SkyWay(アプリやWebサービスに、ビデオ・音声通
ウマ娘はレース場で「馬」となる？（darknet・ディープラーニング） - えいあーるれいの技術日記
きっかけはちょっと余計な疑問でした。 デビットカードをようやく作ったことでサブスクやネット注文が容易にできるようになり動画をサブスクし始めたのが一ヶ月前。 いろいろ探して番組を視聴しているうちに年齢や性別の関係からかオススメに「ウマ娘」がでてきて視聴し始めたのがこの作品を知るきっかけになりました。 ゲームベースのアニメで好きなものと言ったら、ポケモンとかイナズマイレブン（無印）くらいで、実は今年の秋まで1期12話のアニメをほとんど見ていませんでした。 「ウマ娘」。名前は耳にしたことあるけど馬って言われても分からんしな〜〜。でもなんか人気らしいしな〜〜と思いつつ1期を見たらとても良かった。 個性豊かな可愛らしいキャラクターたちがレース場を爆走するというギャップ、憧れの先輩を目指して（というよりも仲間）とともに練習に励みたとえ挫折しても仲間たちと協力して乗り越えていくという誰でも没入できるスト
はじめに AIスタートアップでWEBアプリ開発をやりながら、pythonとAIを勉強中です。 画像認識でやりたいことがあり、まずは開発環境の構築とアルゴリズムを使ってみるところまでを実践しました。 今回やりたいこと YOLOv3を使う 無料でGPUを使う YOLOとは 物体検出アルゴリズムのうちの１つです。（物体検出は他にFaster R-CNNやSSDなどのアルゴリズムがあります。） YOLOの特徴は、速くて高精度なことで、現在v3が最新バージョンです。 今回ニューラルネットフレームワークはDarknetを使ます。（フレームワークは他に、TensorflowやChainer、Caffeなどがあります。） ちなみに、YOLOはYou only look onceの略で、You only live once(人生一度きり)をもじっているそうです。 YOLOで物体検出する Darknetのイン
JetRacerが面白い｜akira
JetRacerは、タミヤのTT02という車体にも対応しており、国内で入手可能なパーツで開発する事が可能です。 下記が、JetRacerのデモ走行です。 JetRacerの面白さは、自動走行するために必要なデータセットの数の少なさにあります。上記走行に必要なデータセット数は200セットぐらいです。DonkeyCarが5000〜2万セットぐらい必要とするのに対し、その1/25〜1/100程度のデータセット規模で自動走行可能となります。 追加更新) 上記は、2021年11月23日に開催されたAIでRCカーを走らせよう!走行会での走行動画。こちらは100セットのデータセットを転移学習させて自動走行を実現。 JetRacerが少ないデータセットで自動走行できるのは、転移学習を使っているためです。ResNetの学習済みモデルに、フロントカメラの画像と、行きたい方向(X,Y)をデータセットにし、転移学
【Python】keras-yolo3を使用して物体検出
Keras(TensorFlowバックエンド)で物体検出をしてみます。 物体検出にはkeras-yolo3を使用します。 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 構築環境 Windows10 Home 64bit Anaconda 4.4.0 Python3.6.7 tensorflow-gpu1.12 Keras2.2.4 keras-yolo3の導入 KerasとTensorFlowが使用できる環境を事前に構築しておく必要があります。 仮想環境にKerasとTensorFlowをインストールする手順は下記を参照してください。 https://kazusa-pg.com/install-tensorflow-gpu-keras/ git cloneコマンドを使用するか、keras-yolo3のgithubのページからzipファイルをダウンロードします
学習済みの一般物体検出（YOLOv3）をPC上で動かしてみた - ハードウェア技術者のスキルアップ日誌
前回のYOLOv2に引き続き、今回はYOLOv3を動かすことにチャレンジしましたので、実施内容を記録しておきます。 masaeng.hatenablog.com フレームワークはKerasを用います。 動作環境 OS：Windows 10 Home (64bit) Python 3.5 Anaconda 4.2.0 Keras 2.2.4 手順 ①GITHUBに上がっているこちらの学習済みモデルをダウンロードし、任意の場所に解凍します。 https://github.com/mashyko/keras-yolo3 ＜学習済みモデル＞ 入力画像サイズ：416x416 学習データセット：COCO classes 検出クラス：80クラス "person", "bicycle", "car", "motorbike", "aeroplane", "bus", "train", "truck", "
この記事でやること この記事ではcolab上で生成したweightsを用いて、Jetsonで走らせるところまでやります。 YOLOのオリジナルモデルの作成方法については過去の記事を参考にしてください。 https://qiita.com/tayutayufk/items/4e5e35822edc5fda60ca https://qiita.com/tayutayufk/items/4dba4087e6f06fec338b Jetson Nanoの用意 前提としてJetsonにはJetCardをインストールしておいてください。 最初にOpenCVのダウンロードから行っていきます。 https://qiita.com/usk81/items/98e54e2463e9d8a11415 このサイトを参考に導入してください。 自分は/home/"ユーザーネーム"/Lib/以下にクローン＆ビルドしまし
darknetフォルダの中にpythonで書かれた物体認識のサンプルプログラムがあり、USBカメラを接続した状態で実行するとUSBカメラの画面が立ち上がり、写ったものを物体認識が働きます。 100円ショップで買ったコップが認識されました。 学習済みのデータで実行する $ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights $ ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
こんにちは @ixiv です。 「機械学習を勉強したい」と意欲を燃やす方々の中には「できたらGPGPUも！」と考えてる方も多いような気がします。とはいえ、自分のようなぺーぺーの初心者の方は、1本数万円するGPUで勉強をはじめよう、という事も難しく「なんとなくCUDAというものに触れてみたいなぁ」といったモチベーションに留まっているかと思います。 そこで、今回はまさかの 2020年の年末に2011年3月15日（僕の誕生日）発売のグラフィックボード『GeForce GTC550Ti』をメルカリで2000円で入手し、お手軽CUDA環境を立ち上げ、YOLO＋CUDA＋OpenCVでリアルタイム物体検出（Object Detection）をするまでの流れをまとめます。恐らく本手順を使うのは世界に自分ひとりな気もしますが… はじめに では早速。まずPC環境と、今回の記事を作成するために参照したWEBサ
Google Colaboratory上でYOLOを動かして画像認識させてみた – Kazuki Room ～ モノづくりブログ ～
Google ColaboratoryというGPUを無料で使えるサービスを使って画像認識させてみたいなと思ったので実際にやってみました。 日本語の情報はまだ少ないようなので少し苦労しましたがなんとかできました。 Colab上で画像認識させてみた結果がこちら。 人もコップも椅子も時計も全て認識してくれています。うん、いい感じです。 Google Colaboratory上の環境はこちらのページの通りに実施したらできました。ありがたやありがたや。今回は「darknet」というフレームワークを使用していますが、「Keras」を使用して動かす方法もあるようです。 ※以下のリンクではCUDA8.0をインストールするとなっていますが、この部分についてはインストールせずに既にインストールされている最新のCUDAをそのまま使用したほうがよさそうです。（2020/1/20追記） GitHub – ivang
でインストールが可能． 実行 画像収集のためにコードを書く． シャニマスのアイドルを集めるために以下のようにする． 立ち絵が少ない印象だったので「キャラ名 コミュ」等も追加するといいかもしれない． from icrawler.builtin import GoogleImageCrawler google_crawler = GoogleImageCrawler( feeder_threads = 1, parser_threads = 2, downloader_threads = 4, storage = {'root_dir': 'shiny'} ) filters = dict( size = 'large' ) words = ["アイドルマスターシャイニーカラーズ","シャニマス","櫻木真乃","風野灯織","八宮めぐる", "月岡恋鐘","田中摩美々","三峰結華","白瀬
リアルタイムに物体認識できるYOLOですが、最近YOLOv3が登場しました。 これを使って、試しに簡単な動画解析プログラムを組んでみます。 さて、私は、趣味でバイクに乗っていて、ドライブレコーダー代わりに、安価なアクションカメラを付けて、動画を撮影することがあります。 ただ、車載動画は撮影しても、長すぎて全部見返すことはほとんどありません。いいシーンだけ抜き出してくれればなぁと常々思っています。 ところで、バイク同士がすれ違うときに、軽く手を降るなど挨拶する文化があり、YAEH(ヤエー)と呼ばれています。 市街地ではほとんどないですが、ツーリングスポットでお互い集団だと時々ヤエーされたりします。 youtubeには多くのヤエー動画がアップロードされてます。 YOLOを使って、バイクとのすれ違いシーンをうまく切り出すことができれば、「YAEH（っぽいところ）動画」を自動的に作ることができそう
NVIDIA Container Toolkit を使って Docker コンテナで GPU を使う - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は NVIDIA Container Toolkit を使って Docker コンテナから Docker ホストの GPU を使う方法について書く。 これまで Docker コンテナで GPU を使う方法は、nvidia-docker と nvidia-docker2 という二つの世代を経てきた。 それも、ここに来てやっと一息ついたかな、という印象がある。 GPU の基本的なサポートが Docker 本体側に取り込まれて (v19.03 以降)、GPU ベンダーはそのドライバを提供する形に落ち着いた。 そして、従来の nvidia-docker2 は非推奨 (Deprecated) な方法となっている。 なお、GPU ベンダーがドライバを提供する、と前述した通り NVIDIA のリソースが一切不要になったわけではない。 そのため、インストール手順やインターフェースの使い勝手という観点で
Background [OpenCV][C++]テンプレートマッチングを使って複数検出してみた、ではOpenCVのTemplateMatchingを使ってクリボーを検出していました。用意したクリボーの画像を上から下へ走査して形状が類似しているエリアを算出するのですが、上部の雲がクリボーと似ているらしくて雲とクリボーが一緒に出てくると雲の方が先に検出がかかってしまいました。 大雑把に類似度の高いエリアをトリミングして、その後でテンプレート画像とヒストグラムか背景差分を使って判定はできそうなのですが、今回は趣向を変えてyolov3を使った物体検出をしてみます。 Device CPU AMD Ryzan 5 1400 GPU GeForce GTX960 Mother Board MSI B450 GAMING PLUS MAX B450 Memory DDR4 8G × 4枚 = 32G CU
NVIDIA SDK Manager on Dockerで快適なJetsonライフ - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 はじめに こんにちは、Fixstars Autonomous Technologiesの吉村です。 NVIDIA GPUを搭載しているArm開発ボードとして様々な分野で活躍しているNVIDIA Jetsonですが開発環境のセットアップが色々大変です。このセットアップのわずらわしさから少しでも解放されるようDocker上に環境を隔離してセットアップを試みてみました。 NVIDIA SDK Managerとは NVIDIA SDK Managerは、NVIDIA Jetsonプラットフォーム、NVIDIA DRIVEプラットフォームの開発環境をセットアップするツールです。かつてはプラットフォーム毎に以下のツールに分かれていましたが、あるタイミングでNVIDIA SDK Managerに共通
ナカシャクリエイテブ株式会社
機械学習・AI【物体検出】vol.1 ：Windowsでディープラーニング！Darknet YOLOv3（AlexeyAB Darknet） 最速の物体検知手法：YOLOv3 ディープラーニングの物体検出において、大きなインパクトをもって登場したdarknet YOLO（ヨロ）。 2018年3月にJoseph Chet Redmonの本家darknet（https://pjreddie.com/）で、最新のYOLOv3が公開されました。 既存の物体認識、検出系の仕組みのトップレベルの認識率を維持したままで、既存の仕組みと比較して3倍から5倍の認識速度を実現しました。 ジョセフ・レドモン(プログラマー)氏について アメリカ、ワシントン大学大学院に在籍中。オープンソースの物体検出システム YOLO (You Only Look Once)に取り組んでいる。 物体検出システムの分野はここ数年、様
GitHub - dog-qiuqiu/MobileNet-Yolo: MobileNetV2-YoloV3-Nano: 0.5BFlops 3MB HUAWEI P40: 6ms/img, YoloFace-500k:0.1Bflops 420KB:fire::fire::fire:
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Jetson Nanoでリアルタイムに物体検出をする方法（TensorFlow Object Detection API/NVIDIA TensorRT） - Qiita
Jetson Nanoでリアルタイムに物体検出をする方法（TensorFlow Object Detection API/NVIDIA TensorRT） Jetson Nanoでの物体検出 Jetson Nanoでディープラーニングでの画像認識を試したので、次は物体検出にチャレンジしてみました。そこで、本記事では、TensorFlowの「Object Detection API」と「Object Detection API」を簡単に使うための自作ツール「Object Detection Tools」を活用します。 これらに関して詳細は、以下ブログ記事を参照下さい。Jetson Nanoでの物体検出自体は、本記事で完結するのでブログ記事は読まなくても大丈夫です。 TensorFlowの物体検出用ライブラリ「Object Detection API」を手軽に使えるソフト「Object Det
こんばんはエンジニアの眠れない夜です。 前回はkeras−yolo3の使い方をご紹介しました。 【物体検出】keras−yolo3の使い方 まだ読んでいない方は先にkeras-yolo3の使い方を読んでkeras-yolo3を動くようにしてからこの先を読み進めるとスムーズにkeras-yolo3の学習を始められます。 物体検出ってこんなに簡単にできるの！？ってなります。機械学習がとっても身近なものに感じられるようになります。 keras−yolo3の独自データセット学習の流れ sleepless-se/keras-yolo3 をクローン 教師画像をダウンロード 教師画像をリサイズ VOTTでアノテーションを作成 アノテーションファイルをYOLO用に変換 YOLO学習開始 結構ステップが多くて大変そう(；´Д｀) と、感じますがそこはディープラーニング、仕方ないですね(^_^;) sleep
企画、要件定義のご相談 最適な推論エンジンを用いた実証実験の支援 追学習対応 精度、速度向上カスタマイズ設計 目的に応じたシステム構築 推論エッジデバイスの設計、製造、調達 NCXXは、IOT機器、テレマティクス機器、通信機器等の企画・設計・製造で製品出荷台数 500万台以上の実績を持つ企業です。そのノウハウを利用しハードウェア設計・製造、 ソフトウエア設計・評価、構造設計、運用、サポートまでワンストップで提供ができます。 用途により最適なAIエンジンを組み合わせ、小型、軽量、通信機能、省電力等特徴のある エッジ端末の企画・設計・量産製造も可能です。 NCXXのグループ、パートナー企業で様々な分野での対応が可能です。 （組み込みソフト開発、サーバ型ソフト開発、AR/VRコンテンツ制作、農業事業提案、 遠隔監視・リモートメンテナンス提案、テレマティクス関連事業、ブロックチェーン活用等）
ナカシャクリエイテブ株式会社
当社にもNVIDIA Jetson AGX Xavier※がやって来ました！ Nanoと比較して、どれくらいの性能をマーク出来るのか。早速、試してみましょう。 ※Xavier：エグゼビアとか、ザビエルとか呼ばれていますね。例の宣教師みたいでちょっと面白いので、私はザビエルと呼んでいます。 Jetson AGX Xavierとは？ NVIDIA JETSON AGX Xavier NVIDIAがリリースしているディープラーニングコンピュータで、10W-30Wという省電力で動作し、最大で 32 TOPSの演算性能を持つ。 従来のTX2と比較して20倍の性能と、10倍のエネルギー効率と謳われています。 金属のしっかりとした筐体と、最新のUSB3インタフェースを2つ、USB2端子が1つ、HDMI、GPIO、イーサネット、電源スイッチ、リセットスイッチ、microSDカード用のスロットなどの豊富なイ
静止画像と動画からの物体検出(Yolo3)をやってみる。／tensorflow v1＋keras-yolo3 - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
目次 物体検出(Yolo3)をやってみる keras-yolo3をダウンロード Quick Start Quick Start：Download YOLOv3 weights from YOLO website Quick Start：Convert the Darknet YOLO model to a Keras model. Quick Start：物体検出する画像か動画を用意する 静止画像（写真）でRun YOLO detection.（物体検出実行） 動画でRun YOLO detection.（物体検出実行） 動画の物体検出がエラーになる場合・・その１ 動画の物体検出がエラーになる場合・・その２ 動画の物体検出結果の動画ファイルを保存 参考までに 物体検出(Yolo3)をやってみる DeepLearningベースの物体検出(Yolo3)のQuick Startをやってみました。
1. はじめに AIで手の形を検出できたら、手話の翻訳などにも活用できそうですよね。いきなり手話翻訳は難しいので、まずは、じゃんけんの「グー・チョキ・パー」をAI（YOLO）でリアルタイム検出できるか試してみたいと思います。 ※サクッとじゃんけん検出だけ遊びたい人は、手順7～9までをLocal PCで実施してください😉 2. 具体的にどんなことをやるか Local PCのwebカメラを使って、じゃんけん(グー・チョキ・パー)をAIに検出させたいと思います。モデルを作成するのにLocal PCだとかなり時間がかかりそうなので、モデル作成はGoogle ColabのGPUパワーを利用しサクッとモデルを作って、作ったモデルをLocal PCへ移植したいと思います。 モデル作成は、最先端リアルタイム物体検出システムであるYOLO V5を使用します😊 イメージ図 3. 開発環境 3.1 開発環境
「Jetson Nano」にUSBカメラをつなげてにゃんこを認識させる：Jetson Nanoで組み込みAIを試す（4）（1/3 ページ） NVIDIAが価格99ドルをうたって発表した組み込みAIボード「Jetson Nano」。本連載では、技術ライターの大原雄介氏が、Jetson Nanoの立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試していく。第4回は、Jetson Nanoに市販のUSBカメラを接続してさまざまな物体を認識させてみる。にゃんこもいるよ！
エッジでAIを動作させる仕組みが増えてきました。 AI動作が可能なエッジ機器としてはAI組込済のエッジ機器、RaspberryPi、FPGA、RISC-Vチップなど色々と選択肢があります。但し、現状では深層学習処理をしようとするとパフォーマンスの問題でGPUが前提となるケースがあります。 このケースに限ってはNVIDIA製のエッジ機器であるJetsonシリーズの使用が前提となります。 今回はNVIDIA製のエッジ機器である「Jetson Nano」上でDeepstreamを使ってストリーム処理で物体検出させる手順を記事にしたいと思います。 Jetsonとは何か？ Jetsonとは、NVIDIA社が製造・販売するGPUを備えた画像認識、機械学習や自動運転等を想定した組込み用のARMベースのシングルボードコンピュータシリーズです。 特徴としてはCUDAを搭載しているため、CUDAに対応したAI
Jetson Nanoに骨格検出を実現するソフト「tf-pose-estimation」をセットアップする方法 - Qiita
Jetson NanoでPose Estimation Jetson Nanoで骨格検出の技術を動かしてみます。「tf-pose-estimation」というソフトを使うと単眼カメラで人間の骨格検出をすることができます。詳しくは以下ブログ記事を参照下さい。 単眼カメラでKinectのように骨格検出する技術「Realtime Multi-Person Pose Estimation」を試してみた Jetson Nanoで「tf-pose-estimation」のセットアップ ほとんど以下の記事を参考にさせていただきました。おかげで詰まることなくセットアップできたので、本当に感謝です。 Jetson Nano に TensorFlow版のOpenpose入れてみる そのままだと付加価値がないので、上記のセットアップをコマンド一発で実行できるようにスクリプトにした上で、Raspberry Piカ
Help us understand the problem. What is going on with this article?
YOLOv8でナンバープレートを検出してAI-OCRで読み取ってみました。 〜ファインチューニングに使用したデータは、撮影した写真ではなく、Pythonで生成した画像（30,000枚・192,000アノテーション）です〜 | DevelopersIO
5 AI-OCR AI-OCRとしては、MicrosoftのComputer Visionで提供されている、Read APIを使用させて頂きました。 参考: Computer Vision 3.2 GA Read API を呼び出す 最初は、ナンバープレート画像を、そのままOCRにかけてみたのですが、下段左の平仮名１文字のところの認識が難しいようでした。これは、このように「ひらがな」１文字だけが配置されることに、モデルが対応しきれていないような気がしました。 対策として、画像を3つの部分に分割し、それぞれでOCRにかけるようにしてみました。また、認識精度が上がるように、業務用（緑バックの白文字、及び、黒バックの黄色文字）は、ネガポジ反転し、最終的にグレースケール変換することにしました。 AI-OCRで処理しているコードと、それを使っている、全体のコードです。 ocr.py import t
はじめに Google Colaboratory上でYOLOv5を使用して、物体検出する方法についてまとめました。 目次 はじめに 目次 YOLOv5とは 実装 YOLOv5の準備 学習データの準備 学習 推論 まとめ 注釈 参考文献 YOLOv5とは ※上図は、YOLOv5のGitHubページからの引用 物体検出（object detection）とは、画像内の「どこに」「何が」写っているかを検出する技術のことです。 物体検出としては、SSDやYOLOといったものがよく使用されます。 YOLOのversion3であるYOLOv3は、その精度と処理の速さから広く使用されてきました。 YOLOv5は、そのYOLOv3の後継であるversion5にあたり、2020年にリリースされました。 YOLOv5は現在でも精力的に開発が進められています（2021/03時点）。 YOLO v3については、以
Jetson TX2 への JetPack のセットアップ手順（NVIDIA SDK Managerを使用） | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 re:Invent 2019で盛り上がっている所恐縮ですが、ひっそりと、アップします。見逃して下さい。m(.)m 今回、NVIDIA SDK Managerを使用してJetPackをセットアップする機会を頂いたのですが、色々な無知から、ちょっと手間取ったので、次回のため、できるだけ画像を入れて 手順を記録してみました。 Jetsonのセットアップでは、カーネルの書き換えが必要なため、UbuntuがインストールされてホストPCが必要です。VirtualBox（仮想環境）でも一応可能なのですが、安定して作業するためには、実機の準備が俄然おすすめです。 今回は、小型のデスクトップPCにUbuntuをインストールして使用しました。 作業した環境は、以下のとおりです。 JetSON TX2 JetPack 4.2.3 Ubuntu 18.04.3 L
GitHub - AlturosDestinations/Alturos.Yolo: C# Yolo Darknet Wrapper (real-time object detection)
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RaspberryPi4にYOLOv3-Tinyを実装してリアルタイム画像認識をしながら物体を自動追尾するカメラを作ってみた - Qiita
1. 背景 自宅前のゴミ捨て場がカラスに荒らされて嫌な思いをしたので、カラスを撃退するためのプロダクトを作ってGUGEN2019に応募しました。作品はコチラ:https://gugen.jp/entry2019/2019-080 この機能の一部であるRaspberryPiとYOLOを使った自動追尾カメラは、いろんなことに応用できると思うので、投稿してみました。 2. 準備するもの 今回作りたいのは物体を認識して画像を自動で追尾する自動追尾カメラになります。したがって、下記の構成が必要となります。 ・RaspberryPi：YOLOが実装されたもの ・カメラ：RaspberryPi用の純正カメラを使用 ・サーボモータ（SG-90）×２：市販品を使用 ・モータ台座：市販品を使用 ・カメラの台座：３Dプリンタで自作 割と簡単に入手できるものばかりです。カメラの台座は３Dプリンタでの自作品ですが、
（2020/12/3訂正：論文中の単語ConfidenceとConfidence score（信頼度スコア）について本項での表現が紛らわしかったのでその修正と合わせて大幅に追記させていただきました。） 本稿は，YOLO【You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection】，を簡潔に紹介したものです． 本項では，YOLOの理解をする上で物体検出の歴史を辿りながら，わかりやすく記述することを心がけました． また，YOLOの論文の内容を忠実にお読みになりたい方は「YOLOv3 論文訳」の方をご参照ください． ※専門性があると判断した用語については日本語訳せずそのまま記述するか，()の中に元の単語を記述しています． YOLOの名前の由来 まず，YOLOという名前の由来から見ていきましょう． YOLOは， “Humans glance at
Jetson NanoにニューラルネットワークのフレームワークであるDarknetをインストールして、物体検出モデルのYOLOv3が動作する環境を構築しました。 YOLOv3とTiny YOLOv3による物体検出結果 下の画像は、構築した環境のYOLOv3とTiny YOLOv3を用いて、GitHub – udacity/CarND-Vehicle-Detection: Vehicle Detection Projectのテスト画像を物体検出した結果です。 環境構築 Darknet Darknetは、ニューラルネットワークのフレームワークです。詳細は、Darknet: Open Source Neural Networks in Cをご覧ください。ソースが、GitHub – pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networksで公開されています。
GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
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物体認識モデルYOLOv3を軽く凌駕するYOLOv4の紹介 - ほろ酔い開発日誌
YOLOをpythonで動かしてリアルタイム画像認識をしてみた - Qiita
【YOLOv5】マスクしてる人・してない人を物体検出 - Qiita
keras-yolo3 で独自データセットに対して学習させる方法 - ほぼPython
SkyWayを使ってリアルタイム物体検出つきビデオチャットを作る - Qiita
AI女子、無料GPUでYOLO v3はじめました。 - Qiita
Jetson NanoでオリジナルYOLOを動かす - Qiita
Jetson Yolo USBカメラで物体を認識させる - Qiita
誰得なのか不明ですが2000円でCUDAを試してみました - Qiita
YOLO v3を使ってシャニマスのキャラクター画像認識＆判別をしてみる - Qiita
YOLOv3+pythonで車載動画中のバイクを認識し動画にする - Qiita
pytorch+yolov3を使ってマリオを物体検出してみた - Qiita
【物体検出】keras−yolo3で独自データセットの学習方法
ディープラーニング開発支援・受託開発 NVIDIA | NCXX
【YOLO V5】AIでじゃんけん検出 - Qiita
「Jetson Nano」にUSBカメラをつなげてにゃんこを認識させる
DeepstreamでストリームAI処理する方法について | テクのまど
深層学習、機械学習の環境を自動インストール OpenCvとCudaの自動化 - Qiita
Google ColabでYOLOv5を使って物体検出してみた - Qiita
【物体検出手法の歴史 : YOLOの紹介】 - Qiita
Darknet YOLOv3 on Jetson Nano – AI4SIG
news.yahoo.co.jp
www.asahi.com
bancyan.conohawing.com
thetuburo.com
ameblo.jp/sonosono58
detail.chiebukuro.yahoo.co.jp