物体検出YOLOXの完全攻略マニュアルの公開　～推論、学習、ONNX推論～

1. はじめに

　近年、AI（Artificial Intelligence：人工知能）の急速な発展に伴い、それらを用いた技術が活用され始めています。例えば、AIによる画像認識技術として物体検出などがあります。物体検出は「画像の中から特定の物体の位置、種類、個数などの情報を認識する技術」であり、AIを用いて比較的高速に画像内の物体情報を取得することができます。この技術を用いて製造業では品質評価、外観検査、異常検知などに活用されています。
　リアルタイムに物体検出を行うアルゴリズムにYOLO（You Only Look Onse）と呼ばれるものがあり、CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）を用いたアルゴリズムとなっています。2021年8月に公開された最新の物体検出モデルにYOLOXがあり、これはYOLOv5を超える性能と、使いやすいライセンス（Apache License）を両立しています。
　以下の本記事の有料部分ではYOLOXの完全攻略マニュアルを公開しています。まず目次を見てみましょう。下図の内容が目次となっています。推論から学習、さらにはONNXモデルでの推論までを可能な限り細かく手順を示しています。

2. 目次の内容

目次内容

3. マニュアルの一部公開

マニュアルを一部公開しています。以下のPDFで第5章まで公開しています。

物体検出モデルYOLOXの推論デモ_省略版.pdf

3.52 MB

ファイルダウンロードについて

ダウンロード

4. マニュアルの全公開

以下が物体検出YOLOXの完全攻略マニュアルのになります。学習済みモデルを用いた推論、VoTTを用いたアノテーション方法、データセットの自作方法、学習方法、ONNXモデルへの変換方法、ONNXモデルでの推論方法の手順を公開しております。