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", "
Google Colaboratory上でYOLOを動かして画像認識させてみた – Kazuki Room ～ モノづくりブログ ～
Google ColaboratoryというGPUを無料で使えるサービスを使って画像認識させてみたいなと思ったので実際にやってみました。 日本語の情報はまだ少ないようなので少し苦労しましたがなんとかできました。 Colab上で画像認識させてみた結果がこちら。 人もコップも椅子も時計も全て認識してくれています。うん、いい感じです。 Google Colaboratory上の環境はこちらのページの通りに実施したらできました。ありがたやありがたや。今回は「darknet」というフレームワークを使用していますが、「Keras」を使用して動かす方法もあるようです。 ※以下のリンクではCUDA8.0をインストールするとなっていますが、この部分についてはインストールせずに既にインストールされている最新のCUDAをそのまま使用したほうがよさそうです。（2020/1/20追記） GitHub – ivang
YOLOv3+pythonで車載動画中のバイクを認識し動画にする - Qiita
リアルタイムに物体認識できるYOLOですが、最近YOLOv3が登場しました。 これを使って、試しに簡単な動画解析プログラムを組んでみます。 さて、私は、趣味でバイクに乗っていて、ドライブレコーダー代わりに、安価なアクションカメラを付けて、動画を撮影することがあります。 ただ、車載動画は撮影しても、長すぎて全部見返すことはほとんどありません。いいシーンだけ抜き出してくれればなぁと常々思っています。 ところで、バイク同士がすれ違うときに、軽く手を降るなど挨拶する文化があり、YAEH(ヤエー)と呼ばれています。 市街地ではほとんどないですが、ツーリングスポットでお互い集団だと時々ヤエーされたりします。 youtubeには多くのヤエー動画がアップロードされてます。 YOLOを使って、バイクとのすれ違いシーンをうまく切り出すことができれば、「YAEH（っぽいところ）動画」を自動的に作ることができそう
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