OpenCVのDNNモジュールで深度推定してみる - Qiita
この投稿はOpenCV Advent Calendar 2020の14日目の記事です。 はじめに OpenCVのDNNモジュールで各モデルを試してみようというリポジトリで細々と動作を確認したりしています。 そのなかでClassificationやObject Detection、Pose Estimationなどのタスクのモデルはいろいろ動かしてみたけど、そういえばDepth Estimationのモデルは動かしたことなかったな…って思ったのでやってみました。 DNNモジュールとは？ OpenCVでは機能ごとにモジュール（コア機能ならCore、GUI機能ならHighguiなど）に分かれており、ディープラーニングの推論機能を担当するのがDNNモジュールです。 学習はTensorflowやPyTorch、Darknetなどの各フレームワークやAzure Cognitive ServicesのC
画像認識で機械学習が必要そうという結論に至るまでのメモ - catalinaの備忘録
考えを整理するための個人的なメモ的なものです。かたりぃなです。 画像・動画・音声などから特定の「もの」を認識したいことって多々ありますよね。 少なくとも私の中ではしょっちゅうあります。 さて、今回の記事は物体認識の問題色々調べた結果を自分の中で整理するためのメモです。 基本概念の整理が目的です。 物体認識とは まず物体認識とは何ぞや？という問いについて。物体認識を問題領域の観点から大別して２系統あるようです。 特定物体認識 一般物体認識 まず1について。これが私の欲しい物体認識です。 既知の物体Aについて、画像中のどこに物体Aが存在するか(もしくは存在しない)を調べる 2ですが、画像が何を示しているものなのかを言い当てる(車の画像！とか)物体認識です。 画像処理以外の方面の知識も必要となってくるので、こちらは当面は保留とします。 特定物体認識の古典的手法 古くからあるアルゴリズムとして、次
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