CVATの自動アノテーション機能を使ってみた - Qiita
人生初投稿！ 初めてQiitaに投稿をします．もし間違い等あれば，ご指摘していただけると幸いです． 自動アノテーション(auto annotation)とは? あらかじめ用意していたデータベースから，システムが画像におけるメタデータを自動で付与してくれる機能のことを指します．CVATではそれをAIで実現しており，yoloといったモデルを使用して，自動で画像や動画のアノテーションを行なってくれます． なお、2021年8月時点での最新Releaseバージョン1.5を使用しています．ネット上の日本語での記事を検索したところ，バージョン1.2に関しての記事しかありませんでした．1.5と1.2ではCVATの起動方法が大幅に変更されているので，最新版を使用されたい方はこちらの記事をご参考ください. 記事の内容 CVATの起動と使い方 CVATの自動アノテーションを試す オンライン版お試しCVAT 環境
labelImgで自前の学習データを作ってYOLOv3で学習させる - Qiita
目的 YOLOv3を使ってobject detectionをするため 環境 ubuntu16.04 Geforce 1080ti YOLOv3(YOLOのインストール方法はこちら） だいじポイント YOLOはjpg対応です。 拡張子.jpgを探しているみたいなので.jpegもだめです。 集めた画像は.jpgに変換して準備します。 画像が.jpegになっていて少々時間を取りました… また、画質が良すぎてもメモリが足りなくなるし、悪すぎても計算がうまくできないらしいので、 画像は程よいサイズが良いです。100kBくらい？ 画像を集めてくる 今回はちょっとした実験なので250枚くらいを使って学習してみます。 labelImgのインストール [github] https://github.com/tzutalin/labelImg まず、色々必要なものをインストール sudo apt instal
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