オリジナルで学習したモデルを使った物体検出 YOLOv3の環境構築が終わり、一通り学習済モデルで「おぉぉぉ」と興奮した後は、オリジナルモデルの学習に興味が沸いてきます。 YOLOv3の学習については、下記ような参考サイトで手順を確認できます。 参考にしたサイト AlexeyAB/darknet YOLOオリジナルデータの学習 YOLOオリジナルデータの学習その2(追加学習) YOLO v3による顔検出:02.Darknetで学習 Windows 10上のDarknetでYolo v3をトレーニングしOpenCVから使ってみる 以下では、私が実際にやってみた「勘所」の部分を記載します。 どれくらいのデータを用意すれば良いか? 最低:1カテゴリに対して100枚 基準:1カテゴリ1000枚 推奨:1カテゴリ5000、10000枚(高い精度と検出率、差異が少ない対象を扱っている場合、汎化性能を求め