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2022年8月の記事一覧

Pythonでやってみた(画像処理編2):物体検出(YOLOv5)

Pythonでやってみた(画像処理編2):物体検出(YOLOv5)


1.概要 前回の記事でYOLOv3による物体検出をしてみましたがリアルタイムでの検出は環境構築が私には無理でした。

 今回YOLOv5を使用したらすんなりいったので紹介します。
 参考としてPCスペックは下記の通りでありGPUは「NVIDIA GeForce RTX3050 Laptop GPU」を積んでおります(おそらくGPUがないと処理速度的に動かないと思います)。

2.YOLOの比較 

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Pythonライブラリ(画像データ拡張):Albumentations

Pythonライブラリ(画像データ拡張):Albumentations

1.概要 データ画像の水増し(data augment)ライブラリであるAlbumentationsを紹介します。
 画像モデル学習のためのデータが足りないためデータ数を増やす時などに利用できます(データ加工のイメージは下図参照)。

2.環境構築 現在のPC環境ではANACONDAを使用しておりますが、下記のみで使用可能でした。

[Terminal]pip install -U albumen

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アノテーションツール:VOTT

アノテーションツール:VOTT


1.概要 画像認識、物体検出は教師あり学習のため画像データと合わせてラベルデータ(正解データ)が必要であり、ラベルには座標情報が必要となります。
 今回は下記のYOLOv5用にアノテーションを実施してラベルデータを作成しました。

1-1.アノテーションツールの紹介

 アノテーションツールは複数あり用途、価格、使いやすさで選定します。VoTTは、画像セグメンテーションはできませんが、無料であり

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