#データ
AlbumentationsのMotionBlurは画像をシフトする
自然画像を対象とした物体検出モデルを学習していてData AugmentationのためにAlbumentationsを使っていたのですが、AlbumentationsのMotionBlurが画像をシフトする事に気づかず、Bounding Boxの真値とずれてハマったので本記事を書きました。
Albumentationsは画像をシフトするサンプルとして以下の画像で説明します。
Bounding
アノテーションせずに物体検知してみた（YOLO-World v2モデル）
分析屋の町田です。
AIによる画像認識を行う場合、通常、膨大な数の画像をアノテーションする必要があります。しかしながら、2024年に発表されたYOLO-World v2というモデルを使用することにより、アノテーションを全く行わずに物体検知を実現することが可能となります。今回は、アノテーションレスの物体検知を実現するAIモデル「YOLO-World」の概要と実際の使い方を紹介します。
YOLO-
画像からテキストを検出するwebアプリを開発してみました
はじめに自己紹介
むぎなすびと申します。むぎは飼い猫の名前です。職業はメーカーの研究開発職（非IT業務）で、プログラミングの初心者です。DXスキルを身につけるために、アプリ開発にチャレンジしました。
背景
この記事は筆者が通うプログラミングスクール Aidemy Premium のカリキュラムの一環で卒業制作の記録として書いたもので、受講修了条件を満たすために公開しています。
タイ
【Computer Vision(4)】 Key technologies of Medical Image Diagnosis
前回の記事では、顔画像解析に焦点を当て、特に肌測定と顔認識に特化したアルゴリズム（Viola-Jones、Fisherfaces、ローカルバイナリパターン（LBP）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）など）について詳しく掘り下げました。その記事へのリンクはこちらです。
In our previous article, we delved into facial image analysis,