Turi Createの勉強その5 - 物体検出(後編)

前回に引き続き、Turi Createで物体検出モデルをつくる手順の勉強メモです。

マスクデータを囲む矩形を計算

前回実装したマスクを囲む矩形領域を出力するmask_to_bbox_coordinates関数をマスク画像に適用し、結果をcoordinates列に追加する。その際、結果がNoneになることがあるらしいので、dropnaメソッドでその行を削除する。

# マスクデータを領域に変換し、maskデータセットのcoordinates列に追加
mask_data['coordinates'] = mask_data['image'].apply(mask_to_bbox_coordinates)

# coordinates列がNoneの行を削除
mask_data = mask_data.dropna('coordinates')

SFrameのapplyメソッドのドキュメント:

SFrameのdropnaメソッドのドキュメント:

ここでmask_dataをexplore()するとこんな感じ:

引き続きマスクデータセットの加工

SFrameのいろんなメソッドを駆使して、データセットの加工を行う。

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フリーランスiOSエンジニア兼サンフランシスコのFyusion社勤務。 著書に「iOS×BLE Core Bluetooth プログラミング」「iOSアプリ開発 達人のレシピ100」。GitHubで「iOS Sampler」シリーズ他さまざまなオープンソースを公開している。
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