YOLOシリーズの著者とリンク集（2023/01のv8まで） - Qiita概要 新しいのが出るたびに過去のやつを検索していたのでリストを作成しました。 YOLOv7の論文の中身についてはこちらのリンクで解説しています。 YOLOシリーズのリスト v4以降のYOLOシリーズは作者が入り乱れているため、論文の著者に注目したリストにしています。 実際、著者が違うYOLOには連続性はなく、Redmonさんのv3をベースした変更となっています。 model 著者 論文 実装 備考
【YOLO】各バージョンの違いを簡単にまとめてみた【物体検出アルゴリズム】 - Qiita
1.はじめに ・上の記事で、YOLO v1の仕組みについて簡単にまとめたので、今回はYOLO v6までの各バージョンの違いをざっくりまとめてみたいと思います。 1.2.どの視点から違いを見分けるか 1.2.1.物体検出の「精度」 ・如何に「正確」に「画像の細かい(小さい)部分」まで物体を検出できるかどうか。 1.2.2.物体検出の「速さ」 ・如何に「速く」物体を検出できるかどうか。 2.YOLO v2 YOLO v2は、、、 ・v1と比べて物体検出の「精度」も「速度」も上がりました。 ・検出できる種類の数がかなり増えました。(9000種類) ・犬や猫といった大枠の分類だけではなく、「犬種」や「猫種」といったさらに細かい分類までできるようになりました。
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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