物体検出のDeepLearning読むべき論文7選とポイントまとめ【EfficientDetまでの道筋】 - Qiita
お久しぶりです。 2012年のHintonさんのAlexNetによるILSVRCでの圧勝を皮切りに、画像認識の世界でもDeepLearningが脚光を浴びることとなりました。 物体検出の世界でも現在DeepLearningを用いたモデルが主流になっています。 https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco を見ると、 COCO test-devにおいて、state-of-the-art(SoTA)のモデルはEfficientDet-D7xのようです。 独断と偏見も少々ありますが、そのEfficientDetを理解するために読むべき論文を7つ集めてみました。 DeepLearning以降の物体検出に焦点を当てて、出来るだけ簡潔につらつらと書いていきたいと思います。 物体検出とは 物体検出について知らないという人は以下の動画を見
物体認識モデルYOLOv3を軽く凌駕するYOLOv4の紹介 - ほろ酔い開発日誌
はじめに 先月、YOLOv4が公開されました。位置づけとしては、物体認識のポピュラーなモデルの1つであるYOLO系統の最新版となります。結果がすごいのはぱっと見分かりましたし、内容も既存の手法をサーベイ・実験頑張って、精度上げていったんだなあくらいのさら読みはしていましたが、もう少しちゃんと読んでおこうと思い、読んでみたので紹介します。 私自身は物体認識の研究者というわけではないですが、なんだかんだ物体認識周りの記事をいくつか書いているので興味のある方は以下もご参照下さい。 note.com note.com [DL輪読会]Objects as Points from Deep Learning JP www.slideshare.net さて、このYOLOv4ですが、元々のYOLOの作者であるJoseph Redmon氏は著者ではありません。Jeseph Redmon氏は研究の軍事利用や
RICOH THETA + OpenCV で 360° 顔検出 - Qiita
はじめに こんにちは、リコーの @yomura_ です。 今回は RICOH THETA V に顔検出処理をさせてみました。 また、せっかくの 360° カメラなので、顔を検出した方向に応じて内蔵 LED の点灯色を変えるようにしてみました。 RICOH THETA プラグインについて THETA プラグインをご存じない方はこちらをご覧ください。 興味を持たれた方は Twitter のフォローと THETA プラグイン開発コミュニティ(Slack) への参加もよろしくお願いします｡ 準備 OpenCV 環境の準備 顔検出には画像処理ライブラリ OpenCV のバージョン 3.4.5 を使用しました。 THETA の中で OpenCV を動かすための環境は THETAの中でOpenCVを動かす【プレビューフレーム取得編】 の記事で詳しく紹介されています。今回はそちらの記事の環境とサンプルコー
OpenCVで人数カウント 後編 - Qiita
コードの解説 簡単にですが、OpenCVによる人数カウントのコードの解説を書きます。 コード自体はここから前編を御覧ください。 動画の設定 動画ソースは以下の箇所を変更します。ソースはファイルでも、httpでもrtspでも動作しました。あまりいないとは思いますが、もしEagle Eye NetworksのLiveをソースとして使用する場合には直接指定できなかったので、一度VLCで受取り、それを再度RTSPでストリーミングすることでうまくいきました。ご参考までに。 #Open video file cap = cv2.VideoCapture('C:\\Work_Documents\\sandbox\\OpenCV\\with_EEN\\viaVLC\\camera0490_02.mp4') #cap = cv2.VideoCapture('http://127.0.0.1:8080') 分
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