Google Colab上でdarknet（YOLO）を使って物体を数える【画像認識】 - 猫と宇宙と音楽と
こんにちは。wakuphasです。 ここ1週間ほどディープラーニングを使った画像検出・分類について色々と試していたのでその覚書を投下しておきます。 最終的に、YOLOという物体検出アルゴリズムを用いて、自前の画像データを認識させるところまでいきます。 MacのCPUで学習すると無限に時間がかかるので以下のようなやや面倒なプロセスとなっています。 Macで学習寸前までデータを準備して ↓ 一度そのデータを丸ごとGoogle ColaboratoryにアップロードしてGPUで学習 ↓ 学習結果をまたMacに戻してCPUで画像認識させるというものになっています。 ※全ての情報は2018年9月現在のものです。 ◇目次 YOLO・darknet・darkflowとは Google Colaboratoryとは 開発環境 1. データの準備（Mac上） 1. darknetをMacにインストール 2.
YOLOv2のリアルタイム物体検出をTensorFlowとPythonで実装する方法
YOLO v2をどうしてもPythonで使ってみたかったので作ってみた こんにちは。 AI coordinatorの清水秀樹です。 数多くあるオブジェクト物体検出の中で、処理速度が最も早い？と言われているYOLO v2を試してみました。 公式サイトの通りやって、環境のセットアップと静止画のオブジェクト物体検出を描画できるところまでは簡単にできましたが、なぜか動画になるとエラーになってしまいました。 そんなわけで、公式サイトのやり方ではイマイチ不良消化のまま先に進めなくなってしまったので、少し思考を変え、静止画でオブジェクト物体検出ができるなら、Pythonでソースコードを組み直せば、リアルタイム映像でもYOLOを試せると考え、実際にPythonで動かせるように作成してみました。 中々苦労しましたが、なんとか実装できたので、その内容を紹介したいと思います。 参考にさせて頂いたサイトの紹介 ち
リアルタイム物体検出システムdarknetをpythonでサーバ化 - Qiita
やりたいこと darknet というリアルタイムで物体検出できるオープンソースがあって、 これがけっこうすごい！ これをpythonでサーバ化して、イメージファイルを送ったら、 とりあえず、オブジェクトの名前とスコアが返ってくるようにしたい https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 上記にチュートリアルとかあるので、まずはそちらをごらんください 前提 darknetが動作すること python 2系統であること -> python3系統であること(18/08/11) 動作環境 Ubuntu 14.04 -> Ubuntu 16.04.4(18/08/11) python 2.7.13 -> python 3.5.2 darknetのリビジョン 1b001a7f58aacc7f8b751332d3a9d6d6d0200a2d -> 9a4b19c4158b064a
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