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Python

AIで室内の人間をカウントする研究記録⑦

概要 ファインチューニングとは? keras-YOLOv3でのファインチューニング方法 train_bottleneck.pyの実行 実際に検出してみた 次回 概要 前回はkeras-YOLOv3で独自データを用いた学習を行う方法を紹介しましたが、今回は学習済みモデルのファインチューニン…

AIで室内の人間をカウントする研究記録⑥

概要 アノテーション アノテーションファイルはそのままkeras版YOLOv3には使えない フォーマット クラスファイル アノテーションファイルを生成する処理 学習の実行 ResourceExhaustedErrorが出力されてしまう時 ログファイルを使用して続きから学習を行う方…

カート内の物体検出ブログ第2回:背景差分法を利用した物体検出

はじめに 開発環境 この記事で行うこと プログラムの作成 プログラム(main関数)の流れ カメラを利用した物体検出 保存した動画を利用した物体検出 デモ動画 現状の課題 次回以降 最後に はじめに 第1回で紹介した技術を元に、第2回の記事では、カメラ、又は…

カート内の物体検出ブログ第1回:ブログの概要と背景差分法

はじめに AIカートの物体検出で得られるメリット 利用する技術 背景差分法とは 開発環境 OpenCVとは OpenCVをインストールしよう プログラムの作成 プログラムの流れ 閾値について 次回以降 最後に はじめに このブログでは、「AIカートの物体検出」について…

AIで室内の人間をカウントする研究記録⑤

概要 HOG特徴量+サポートベクターマシン(SVM) 実行結果 Haar-like特徴量分類器 実行結果 まとめ 概要 今回はopenCVを用いた物体検出を試してみます。 HOG特徴量+サポートベクターマシン(SVM) HOG(Histgram Of Gradient) とはおおまかに説明すると、画像の…

AIで室内の人を認識しカウントする研究開発③

概要 前回との変更点 FasterR-CNNの導入から学習まで テスト実行 学習データを白黒に変更して実行 次回 概要 前回の続きで、白黒画像からの物体検出精度を上げる研究を行っていきます。 今回は前回提案した解決案のうち、"グレースケール画像で学習を行った…

head-pose-estimationを用いて顔の向きを推定する

概要 ソース 顔方向検出の仕組み 1.dlibを用いて顔を検出する 2.cv2.solvePnP()を用いて顔の方向を推定する まとめ 概要 パソコンのカメラから人の顔を検出し、覗き見防止をするプログラムを作成していきます。 最初の目標はカメラに映った人の顔の向きを判…

AIで室内の人を認識しカウントする研究開発②

概要 検証結果 カラー画像と白黒画像の精度比較 課題解決案 次回 概要 今回は前回導入した学習済みYOLOv3を使って、実際に撮影した画像に対して検出を行ってみたいと思います。 検証結果 100枚の画像を使用しましたが、 とても良い精度とは言えない結果とな…

AIで室内の人を認識しカウントする研究開発①

はじめに 概要 Pythonのダウンロードとインストール YOLOv3の導入 実行してみる 次回 はじめに 今回から、室内の人数をカウントするシステムの研究内容について、記録をまとめていきたいと思います。 概要 言語はPython3.6を使用します(3.7ではtensorflowが…