学習済みの一般物体検出（YOLOv3）をPC上で動かしてみた - ハードウェア技術者のスキルアップ日誌

テクノロジーカテゴリーの変更を依頼記事元:

masaeng.hatenablog.com

24 usersがブックマークコメント

コメント

0

記事へのコメント0件

注目コメント
新着コメント

新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

規約違反を報告

アプリのスクリーンショット

いまの話題をアプリでチェック！

バナー広告なし
ミュート機能あり
ダークモード搭載

アプリをダウンロード

関連記事

学習済みの一般物体検出（YOLOv3）をPC上で動かしてみた - ハードウェア技術者のスキルアップ日誌

前回のYOLOv2に引き続き、今回はYOLOv3を動かすことにチャレンジしましたので、実施内容を記録しておき... 前回のYOLOv2に引き続き、今回はYOLOv3を動かすことにチャレンジしましたので、実施内容を記録しておきます。 masaeng.hatena blog.com フレームワークはKerasを用います。動作環境 OS：Windows 10 Home (64bit) Python 3.5 Anaconda 4.2.0 Keras 2.2.4 手順 ①GITHUBに上がっているこちらの学習済みモデルをダウンロードし、任意の場所に解凍します。 https://github.com/mashyko/keras-yolo3 ＜学習済みモデル＞入力画像サイズ：416x416 学習データセット：COCO classes 検出クラス：80クラス "person", "bicycle", "car", "motorbike", "aeroplane", "bus", "train", "truck", "

ブックマークしたユーザー

jusuke2020/10/25
masayoshinym2020/06/16
Hiro_Matsuno2020/06/15
machupicchubeta2020/06/15
gardemming2020/06/14
yste2020/06/14
sirosirocat2020/06/14
koma_g2020/06/14
forest10402020/06/14
sushidoggo2020/06/14
pechiyon2020/06/14
kyle45rain2020/06/14
work_a2020/06/13

同じサイトの新着

同じサイトの新着をもっと読む

いま人気の記事

いま人気の記事をもっと読む

いま人気の記事 - テクノロジー

いま人気の記事 - テクノロジーをもっと読む

新着記事 - テクノロジー

新着記事 - テクノロジーをもっと読む

設定を変更しましたx