2024年5月の記事一覧
小さな物体の検出率UPのためにSAHIを試してみた
概要物体検出モデルが見逃しやすい小さな物体の検出力向上を目的としたライブラリSAHIを試してみました。
物体検出モデルにはYOLOv8sとYOLOv8xを使用しました。
YOLOのインスタンスセグメンテーションは未対応なようです。
SAHI (Slicing Aided Hyper Inference)入力画像を分割して物体検出モデルに入力し、その結果をマージしてくれるライブラリです。
G
顔、目、口を認識するためのOpenCVの使用法 - C++での実装
本記事では、OpenCVのHaar Cascadeを使用して画像中の顔と目を検出する方法について説明します。まず、Haar Cascadeについて簡単に紹介します。
Haar Cascadeの紹介
Haar Cascadeは、2001年にPaul ViolaとMichael Jonesによって導入された、コンピュータビジョンにおける物体検出のための広く使用されている手法です。この技術は、画像やビ
YOLOによるUSBカメラを利用した物体認識をしてみる
YOLO-v10が出ましたので、USBカメラによる物体認識をしてみようと思いました。
下記の文言をよく読んでみると、Ultralyticsへの統合はまだのようです。yolov10n.ptを利用してみようとしましたがうまくいきませんでした。
そのうち統合されることを願って、yolov9c.ptをダウンロードして、USBカメラで物体認識できるコードを紹介していきます。
import cv2imp
YOLOv8をONNXに変換して動かしてみる
前回の記事では、YOLOv8で物体検出を行う手順を紹介しました。
今回は前回からの続きで、学習したYOLOv8のモデルをONNX形式に変換し、ONNX Runtime で実行する方法について紹介します。
■ ONNXとは機械学習モデルを、異なるフレームワーク間でシームレスに移行させるための共通フォーマットです。
通常、TensorFlowのフレームワークで作成した機械学習モデルは、Tenso
YOLOv8で物体検出をしてみる
YOLOv8を使い、オリジナル画像で物体検出するまでの手順について記述します。環境構築からオリジナル画像でのアノテーション、Pythonでの学習、推論実行までの手順をまとめました。この記事通りに行えば、独自のYOLOv8推論を動かすことができるので、是非チャレンジしてみてください。
■ 事前準備ここでは Anaconda を用いて環境を構築していきます。また、Pythonのコーディングは VS