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ます。 masaeng.hatenablog.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", "
