前回の続きで、物体検知＆セグメンテーションのライブラリ調査です。 最終的にはモバイルARで使う想定で評価しています。 ↓前回 jyuko49.hatenablog.com はじめに DeepLabの特徴 DeepLabの環境設定 ライブラリのインストール サンプル実行 コードを読んでみる テストスクリプトの作成 静止画（ローカルファイル） リアルタイム動画 性能比較 実行環境 Mask R-CNN 処理結果 処理時間（sec） DeepLab 処理結果 処理時間（sec） 結果まとめ 今後 はじめに Mask R-CNNをカメラでキャプチャしたリアルタイムの動画に適用したところ、すごくカクカクで思うように速度が出ませんでした。 GPU性能を活かせば速くなるらしいのですが、モバイルARで使うとなると、マシンスペックに頼るのは難しいです。 そこで代替のライブラリを探したところ、以下の動画を見つ

動機 MeCabを導入するのは結構手間だと感じていて、 環境が変わるたびに入れるのに疲れたのでCOTOHA APIを使ってみました。 COTOHA API 提供API一覧 ここからみれます。 構文解析 日本語テキストの構造と意味を解析します。 固有表現抽出 人名や地名などの固有表現を抽出します。 照応解析 「あれ」「彼/彼女」「同〇〇」「その〇〇」等の指示語を検知し、指し示す対象を特定します。 キーワード抽出 文章からキーワードを抽出します。 類似度算出 ２つの文章の類似性を数値化し出力します。 文タイプ判定 挨拶や同意、約束などの発話行為のタイプを判定します。 同時に、叙述文、命令文、質問文などの文タイプを出力します。 ユーザ属性推定 文章からユーザの年代、職業などの属性を推定します。 言い淀み除去 ユーザからの音声入力時に含まれる言い淀みを除去します 音声認識誤り検知 音声認識処理後の