VoTTの検索結果1 - 3 件 / 3件

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  自前の画像をVoTTでアノテーションしてkeras-yolo3に呪腕のハサンを学習させる - Qiita

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  • qiita.com/owlgae
  • テクノロジー
  • 2020/10/09

  はじめに keras-yolo3はyolo3のkeras実装です。 yoloを使うと、高速に画像内の物体が存在する領域と物体を認識することができます。 今回は、手動での領域のラベルづけ(アノテーション)を行い、自分で用意した画像を使ってkeras-yolo3を学習させてみました。 今回書いたソースコードはここに置いておきます。 https://github.com/algaeeater/keras-yolo3 やること 画像を同じ大きさにリサイズ VoTTでアノテーション作業 VoTTからアノテーション位置を取得し、keras-yolo3用のtxtファイルを生成 keras-yolo3の重みをダウンロード 学習用にkeras-yolo3のファイルを修正 GitHubからクローン GitHubからkeras-yolo3をクローンします。 画像を同じ大きさにリサイズ 学習用に呪腕のハサンの画像

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  【物体検出】アノテーションツールVoTTの使い方

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  • sleepless-se.net
  • テクノロジー
  • 2020/06/14

  こんばんはエンジニアの眠れない夜です。 アノテーションとは、あるデータに対して関連する情報（メタデータ）を注釈として付与することをいいます。 物体検出ではこのアノテーションを教師データとして利用します。アノテーションを作成できるアプリケーションはたくさんあります。 その中でも今回はVoTTというアノテーションツールの紹介です。 この記事の設定例は「【物体検出】keras-yolo3の学習方法」で利用できるものにしています。 【物体検出】keras−yolo3で独自データセットの学習方法 アノテーションツールVoTT（Visual Object Tagging Tool）とは VoTT（Visual Object Tagging Tool）というアプリケーションがおすすめです。 このアプリケーションはマイクロソフトによって開発されています。 個人的にはマクロソフトってWindowsとオフィス

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  [Amazon Rekognition] VoTTで作成したデータをCustom Labelsで利用可能なAmazon SageMaker Ground Truth形式に変換してみました | DevelopersIO

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  • dev.classmethod.jp
  • テクノロジー
  • 2020/04/08

  [Amazon Rekognition] VoTTで作成したデータをCustom Labelsで利用可能なAmazon SageMaker Ground Truth形式に変換してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon Recognition のCustom Labelsでオブジェクト検出のモデルを作成する場合、データセットの準備が必要です。 画像に対するアノテーションは、Custom LabelsのUIでも提供さていますが、今回は、これを、microsoft/VoTTで作成してみました。 microsoft/VoTTは、マイクロソフトによって開発されているアプリケーションで、ローカルでアノテーションの定義が可能なツールです。 Custom Labelsでは、Ground Truth の出力からデータセットが生成できますので、VoTT形式のデータをGr