YOLOの検索結果1 - 2 件 / 2件

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  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

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  • 2023/10/02

  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

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  [YOLOv8 Instance Segmentation] 「きのこの山」に潜伏する「たけのこの里」を機械学習で見つけてみました 〜データセットは、Segment Anything Modelで自動的に生成されています〜 | DevelopersIO

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  • 2024/02/19

  [YOLOv8 Instance Segmentation] 「きのこの山」に潜伏する「たけのこの里」を機械学習で見つけてみました 〜データセットは、Segment Anything Modelで自動的に生成されています〜 1 はじめに CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 YOLOv8は、イメージ分類・物体検出・セグメンテーション・骨格検出などに対応していますが、今回は、セグメンテーションモデルをファインチューニングして、「きのこの山」と「たけのこの里」を検出してみました。 最初に、動作している様子をご確認下さい。比較的に精度高くセグメンテーション出来ていると思います。 2 データセット作成 セグメンテーションモデルを学習する為のデータは、下記のように、対象物の輪郭座標が必要であり、これを大量に作成するのは、結構な膨大な作業量になってしまいます。 そこで、この作業