最近、物体検出の独自モデル構築にどっぷりはまっています。 2018/03にYOLOv3が出てからというもの「SSDより良いらしいよ!」という噂を良く聞くようになりました。そこで、今まで作ったSSDの教師データを流用する方法を探し、YOLOによるオリジナルモデルの検証をしたいと考えました。 学習に使う教師データはAnnotationツールで作成するのが一般的です。 Annotationツールとは:対象となるデータに対して正解ラベル(タグ)や対象物の座標等関連する情報を注釈として付与するツールです。 今までSSDの学習データをlabelImgで作っていましたので、まずlabelImgの最新版を検証し、次にMicrosoftのAnnotationツールVoTTも使ってみました。(作業環境はWindows 10 Professional 64Bitです) ソフトウェア開発プラットフォーム"GitH