エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Colabで車載カメラ映像からの先行車両検出に関する既存公開手法(YOLOP, YOLO v5s BDD100K)を動かしてみる - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
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
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Colabで車載カメラ映像からの先行車両検出に関する既存公開手法(YOLOP, YOLO v5s BDD100K)を動かしてみる - Qiita
Colabで車載カメラ映像からの先行車両検出に関する既存公開手法(YOLOP, YOLO v5s BDD100K)を動かして... Colabで車載カメラ映像からの先行車両検出に関する既存公開手法(YOLOP, YOLO v5s BDD100K)を動かしてみるPythoncolaboratoryColabYOLOV5YOLOP 0.背景 車載カメラの画像に対する先行車両検出に関して以下の2つの公開されている手法を使ってみたのでメモとして残しておく。 YOLOP YOLO v5s BDD100k いずれもとりあえず動かすことを主眼にしている。 元々はSIGNATEのSUBARU 画像認識チャレンジのために使用した。 Google Colab + Google drive の環境での動作を前提としている。 1. 共通事項 車載カメラ映像では BDD100Kという大規模なデータセットが公開されている。 この頁で紹介する2つのモデルはいずれも、BDD100Kで学習されている。 いずれもSUBARU 画像認識チャレンジのデータに