はじめに 先月、YOLOv4が公開されました。位置づけとしては、物体認識のポピュラーなモデルの1つであるYOLO系統の最新版となります。結果がすごいのはぱっと見分かりましたし、内容も既存の手法をサーベイ・実験頑張って、精度上げていったんだなあくらいのさら読みはしていましたが、もう少しちゃんと読んでおこうと思い、読んでみたので紹介します。 私自身は物体認識の研究者というわけではないですが、なんだかんだ物体認識周りの記事をいくつか書いているので興味のある方は以下もご参照下さい。 note.com note.com [DL輪読会]Objects as Points from Deep Learning JP www.slideshare.net さて、このYOLOv4ですが、元々のYOLOの作者であるJoseph Redmon氏は著者ではありません。Jeseph Redmon氏は研究の軍事利用や
背景 友人から、画像認識においてかなり高機能でイケているYOLOv3というのを教えてもらった。 少し調べてみると、 簡単に言えば、今までのものより正確に早く物体検出・物体検知をしてくれる便利なもの。導入も簡単。 ディープラーニングで自分が一からモデルを構築しなくても、YOLOは初期装備でかなり使える。 画像はもちろん、Webカメラなどとも連動できる。リアルタイムに物体検出が可能ということ。 参考：https://pycarnival.com/yolo_python_opencv/ とあり、早速触ってみました。 まずはYOLOv3ではなく、YOLOにトライしました。 途中エラーも発生したので、対処法をメモしておきます。 非ソフトエンジニアなので、わかりにくい点があるかもしれませんがご容赦ください。 開発環境 macOS Mojave 10.14.2 tensorflow 1.12.0 pyt
YOLOv5がリリースされたとのことなので試してみました。 https://github.com/ultralytics/yolov5/ 目次 使用データと目的 実装例 データ準備 COCOデータのpretrainedモデルのダウンロード コードのダウンロード 環境準備 コード実行 コード説明 最後に 1. 使用データと目的 以下のサイトから物体検出用の画像を拾ってきました。 https://public.roboflow.ai/object-detection/ 色んなデータがありますが、コロナの時期なのでマスク有り無しのデータを選択してみました。 目的は図のようにマスクをしている人・していない人の物体検出を行うことです。 2. 実装例 2-1. データ準備 まずデータをダウンロードします。 以下のURLにアクセスします。 https://public.roboflow.ai/objec
宣伝 人工知能が顔面成分を分析してくれるサイトを作りました。ぜひ使ってみてください！ ちなみにTensorflow.jsで作成しているのですべての処理がユーザーのブラウザで行われます。つまり、画像をアップしてもそれがサーバーに送られることはなく、セキュリティ的にも安心です。 ai-animal.web.app 何番煎じなんだって感じもしますが、まとめておきます。 「keras-yolo3で学習済みモデルを使って一般的な物体検出はできた」という方が対象です。 ちなみにkeras-yolo3とは物体検出を行う深層学習モデルYOLOv3をkerasで実装した有名なgitHubリポジトリのことです。 github.com さて、独自データセットで学習させるためには大きく分けて3つのことをする必要があります。（執筆時点） ・データのアノテーション ・train.pyによる学習 ・独自データによる学習
概要 ビデオチャットのSkyWayに物体検出をいれて、リアルタイムで物体検出しながら ビデオチャットをする謎のビデオチャットです。 できたもの https://yolo-videochat.ga #ProtoOut pic.twitter.com/bjZZPddXEY — 3yaka (@3yaka4) June 11, 2020 概要 SkyWayで作ったビデオチャットに機械学習のTensorFlow.jsを優しーく包んでくれたml5.jsのYOLOを使って物体検出をさせ、PoseNetを使ってプライバシーを配慮した目線をかくすものをつけました。 人物に四角がついてその上にPersonと出て、左目から右目にかけて線が入ります。 1. SkyWayを使って webRTC Javascript SDK | API Reference | SkyWay(アプリやWebサービスに、ビデオ・音声通
ウマ娘はレース場で「馬」となる？（darknet・ディープラーニング） - えいあーるれいの技術日記
きっかけはちょっと余計な疑問でした。 デビットカードをようやく作ったことでサブスクやネット注文が容易にできるようになり動画をサブスクし始めたのが一ヶ月前。 いろいろ探して番組を視聴しているうちに年齢や性別の関係からかオススメに「ウマ娘」がでてきて視聴し始めたのがこの作品を知るきっかけになりました。 ゲームベースのアニメで好きなものと言ったら、ポケモンとかイナズマイレブン（無印）くらいで、実は今年の秋まで1期12話のアニメをほとんど見ていませんでした。 「ウマ娘」。名前は耳にしたことあるけど馬って言われても分からんしな〜〜。でもなんか人気らしいしな〜〜と思いつつ1期を見たらとても良かった。 個性豊かな可愛らしいキャラクターたちがレース場を爆走するというギャップ、憧れの先輩を目指して（というよりも仲間）とともに練習に励みたとえ挫折しても仲間たちと協力して乗り越えていくという誰でも没入できるスト
JetRacerが面白い｜akira
JetRacerは、タミヤのTT02という車体にも対応しており、国内で入手可能なパーツで開発する事が可能です。 下記が、JetRacerのデモ走行です。 JetRacerの面白さは、自動走行するために必要なデータセットの数の少なさにあります。上記走行に必要なデータセット数は200セットぐらいです。DonkeyCarが5000〜2万セットぐらい必要とするのに対し、その1/25〜1/100程度のデータセット規模で自動走行可能となります。 追加更新) 上記は、2021年11月23日に開催されたAIでRCカーを走らせよう!走行会での走行動画。こちらは100セットのデータセットを転移学習させて自動走行を実現。 JetRacerが少ないデータセットで自動走行できるのは、転移学習を使っているためです。ResNetの学習済みモデルに、フロントカメラの画像と、行きたい方向(X,Y)をデータセットにし、転移学
学習済みの一般物体検出（YOLOv3）をPC上で動かしてみた - ハードウェア技術者のスキルアップ日誌
前回のYOLOv2に引き続き、今回はYOLOv3を動かすことにチャレンジしましたので、実施内容を記録しておきます。 masaeng.hatenablog.com フレームワークはKerasを用います。 動作環境 OS：Windows 10 Home (64bit) Python 3.5 Anaconda 4.2.0 Keras 2.2.4 手順 ①GITHUBに上がっているこちらの学習済みモデルをダウンロードし、任意の場所に解凍します。 https://github.com/mashyko/keras-yolo3 ＜学習済みモデル＞ 入力画像サイズ：416x416 学習データセット：COCO classes 検出クラス：80クラス "person", "bicycle", "car", "motorbike", "aeroplane", "bus", "train", "truck", "
この記事でやること この記事ではcolab上で生成したweightsを用いて、Jetsonで走らせるところまでやります。 YOLOのオリジナルモデルの作成方法については過去の記事を参考にしてください。 https://qiita.com/tayutayufk/items/4e5e35822edc5fda60ca https://qiita.com/tayutayufk/items/4dba4087e6f06fec338b Jetson Nanoの用意 前提としてJetsonにはJetCardをインストールしておいてください。 最初にOpenCVのダウンロードから行っていきます。 https://qiita.com/usk81/items/98e54e2463e9d8a11415 このサイトを参考に導入してください。 自分は/home/"ユーザーネーム"/Lib/以下にクローン＆ビルドしまし
darknetフォルダの中にpythonで書かれた物体認識のサンプルプログラムがあり、USBカメラを接続した状態で実行するとUSBカメラの画面が立ち上がり、写ったものを物体認識が働きます。 100円ショップで買ったコップが認識されました。 学習済みのデータで実行する $ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights $ ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
こんにちは @ixiv です。 「機械学習を勉強したい」と意欲を燃やす方々の中には「できたらGPGPUも！」と考えてる方も多いような気がします。とはいえ、自分のようなぺーぺーの初心者の方は、1本数万円するGPUで勉強をはじめよう、という事も難しく「なんとなくCUDAというものに触れてみたいなぁ」といったモチベーションに留まっているかと思います。 そこで、今回はまさかの 2020年の年末に2011年3月15日（僕の誕生日）発売のグラフィックボード『GeForce GTC550Ti』をメルカリで2000円で入手し、お手軽CUDA環境を立ち上げ、YOLO＋CUDA＋OpenCVでリアルタイム物体検出（Object Detection）をするまでの流れをまとめます。恐らく本手順を使うのは世界に自分ひとりな気もしますが… はじめに では早速。まずPC環境と、今回の記事を作成するために参照したWEBサ
Google Colaboratory上でYOLOを動かして画像認識させてみた – Kazuki Room ～ モノづくりブログ ～
Google ColaboratoryというGPUを無料で使えるサービスを使って画像認識させてみたいなと思ったので実際にやってみました。 日本語の情報はまだ少ないようなので少し苦労しましたがなんとかできました。 Colab上で画像認識させてみた結果がこちら。 人もコップも椅子も時計も全て認識してくれています。うん、いい感じです。 Google Colaboratory上の環境はこちらのページの通りに実施したらできました。ありがたやありがたや。今回は「darknet」というフレームワークを使用していますが、「Keras」を使用して動かす方法もあるようです。 ※以下のリンクではCUDA8.0をインストールするとなっていますが、この部分についてはインストールせずに既にインストールされている最新のCUDAをそのまま使用したほうがよさそうです。（2020/1/20追記） GitHub – ivang
でインストールが可能． 実行 画像収集のためにコードを書く． シャニマスのアイドルを集めるために以下のようにする． 立ち絵が少ない印象だったので「キャラ名 コミュ」等も追加するといいかもしれない． from icrawler.builtin import GoogleImageCrawler google_crawler = GoogleImageCrawler( feeder_threads = 1, parser_threads = 2, downloader_threads = 4, storage = {'root_dir': 'shiny'} ) filters = dict( size = 'large' ) words = ["アイドルマスターシャイニーカラーズ","シャニマス","櫻木真乃","風野灯織","八宮めぐる", "月岡恋鐘","田中摩美々","三峰結華","白瀬
リアルタイムに物体認識できるYOLOですが、最近YOLOv3が登場しました。 これを使って、試しに簡単な動画解析プログラムを組んでみます。 さて、私は、趣味でバイクに乗っていて、ドライブレコーダー代わりに、安価なアクションカメラを付けて、動画を撮影することがあります。 ただ、車載動画は撮影しても、長すぎて全部見返すことはほとんどありません。いいシーンだけ抜き出してくれればなぁと常々思っています。 ところで、バイク同士がすれ違うときに、軽く手を降るなど挨拶する文化があり、YAEH(ヤエー)と呼ばれています。 市街地ではほとんどないですが、ツーリングスポットでお互い集団だと時々ヤエーされたりします。 youtubeには多くのヤエー動画がアップロードされてます。 YOLOを使って、バイクとのすれ違いシーンをうまく切り出すことができれば、「YAEH（っぽいところ）動画」を自動的に作ることができそう
Background [OpenCV][C++]テンプレートマッチングを使って複数検出してみた、ではOpenCVのTemplateMatchingを使ってクリボーを検出していました。用意したクリボーの画像を上から下へ走査して形状が類似しているエリアを算出するのですが、上部の雲がクリボーと似ているらしくて雲とクリボーが一緒に出てくると雲の方が先に検出がかかってしまいました。 大雑把に類似度の高いエリアをトリミングして、その後でテンプレート画像とヒストグラムか背景差分を使って判定はできそうなのですが、今回は趣向を変えてyolov3を使った物体検出をしてみます。 Device CPU AMD Ryzan 5 1400 GPU GeForce GTX960 Mother Board MSI B450 GAMING PLUS MAX B450 Memory DDR4 8G × 4枚 = 32G CU
GitHub - dog-qiuqiu/MobileNet-Yolo: MobileNetV2-YoloV3-Nano: 0.5BFlops 3MB HUAWEI P40: 6ms/img, YoloFace-500k:0.1Bflops 420KB:fire::fire::fire:
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こんばんはエンジニアの眠れない夜です。 前回はkeras−yolo3の使い方をご紹介しました。 【物体検出】keras−yolo3の使い方 まだ読んでいない方は先にkeras-yolo3の使い方を読んでkeras-yolo3を動くようにしてからこの先を読み進めるとスムーズにkeras-yolo3の学習を始められます。 物体検出ってこんなに簡単にできるの！？ってなります。機械学習がとっても身近なものに感じられるようになります。 keras−yolo3の独自データセット学習の流れ sleepless-se/keras-yolo3 をクローン 教師画像をダウンロード 教師画像をリサイズ VOTTでアノテーションを作成 アノテーションファイルをYOLO用に変換 YOLO学習開始 結構ステップが多くて大変そう(；´Д｀) と、感じますがそこはディープラーニング、仕方ないですね(^_^;) sleep
企画、要件定義のご相談 最適な推論エンジンを用いた実証実験の支援 追学習対応 精度、速度向上カスタマイズ設計 目的に応じたシステム構築 推論エッジデバイスの設計、製造、調達 NCXXは、IOT機器、テレマティクス機器、通信機器等の企画・設計・製造で製品出荷台数 500万台以上の実績を持つ企業です。そのノウハウを利用しハードウェア設計・製造、 ソフトウエア設計・評価、構造設計、運用、サポートまでワンストップで提供ができます。 用途により最適なAIエンジンを組み合わせ、小型、軽量、通信機能、省電力等特徴のある エッジ端末の企画・設計・量産製造も可能です。 NCXXのグループ、パートナー企業で様々な分野での対応が可能です。 （組み込みソフト開発、サーバ型ソフト開発、AR/VRコンテンツ制作、農業事業提案、 遠隔監視・リモートメンテナンス提案、テレマティクス関連事業、ブロックチェーン活用等）
ナカシャクリエイテブ株式会社
当社にもNVIDIA Jetson AGX Xavier※がやって来ました！ Nanoと比較して、どれくらいの性能をマーク出来るのか。早速、試してみましょう。 ※Xavier：エグゼビアとか、ザビエルとか呼ばれていますね。例の宣教師みたいでちょっと面白いので、私はザビエルと呼んでいます。 Jetson AGX Xavierとは？ NVIDIA JETSON AGX Xavier NVIDIAがリリースしているディープラーニングコンピュータで、10W-30Wという省電力で動作し、最大で 32 TOPSの演算性能を持つ。 従来のTX2と比較して20倍の性能と、10倍のエネルギー効率と謳われています。 金属のしっかりとした筐体と、最新のUSB3インタフェースを2つ、USB2端子が1つ、HDMI、GPIO、イーサネット、電源スイッチ、リセットスイッチ、microSDカード用のスロットなどの豊富なイ
1. はじめに AIで手の形を検出できたら、手話の翻訳などにも活用できそうですよね。いきなり手話翻訳は難しいので、まずは、じゃんけんの「グー・チョキ・パー」をAI（YOLO）でリアルタイム検出できるか試してみたいと思います。 ※サクッとじゃんけん検出だけ遊びたい人は、手順7～9までをLocal PCで実施してください😉 2. 具体的にどんなことをやるか Local PCのwebカメラを使って、じゃんけん(グー・チョキ・パー)をAIに検出させたいと思います。モデルを作成するのにLocal PCだとかなり時間がかかりそうなので、モデル作成はGoogle ColabのGPUパワーを利用しサクッとモデルを作って、作ったモデルをLocal PCへ移植したいと思います。 モデル作成は、最先端リアルタイム物体検出システムであるYOLO V5を使用します😊 イメージ図 3. 開発環境 3.1 開発環境
エッジでAIを動作させる仕組みが増えてきました。 AI動作が可能なエッジ機器としてはAI組込済のエッジ機器、RaspberryPi、FPGA、RISC-Vチップなど色々と選択肢があります。但し、現状では深層学習処理をしようとするとパフォーマンスの問題でGPUが前提となるケースがあります。 このケースに限ってはNVIDIA製のエッジ機器であるJetsonシリーズの使用が前提となります。 今回はNVIDIA製のエッジ機器である「Jetson Nano」上でDeepstreamを使ってストリーム処理で物体検出させる手順を記事にしたいと思います。 Jetsonとは何か？ Jetsonとは、NVIDIA社が製造・販売するGPUを備えた画像認識、機械学習や自動運転等を想定した組込み用のARMベースのシングルボードコンピュータシリーズです。 特徴としてはCUDAを搭載しているため、CUDAに対応したAI
Jetson Nanoに骨格検出を実現するソフト「tf-pose-estimation」をセットアップする方法 - Qiita
Jetson NanoでPose Estimation Jetson Nanoで骨格検出の技術を動かしてみます。「tf-pose-estimation」というソフトを使うと単眼カメラで人間の骨格検出をすることができます。詳しくは以下ブログ記事を参照下さい。 単眼カメラでKinectのように骨格検出する技術「Realtime Multi-Person Pose Estimation」を試してみた Jetson Nanoで「tf-pose-estimation」のセットアップ ほとんど以下の記事を参考にさせていただきました。おかげで詰まることなくセットアップできたので、本当に感謝です。 Jetson Nano に TensorFlow版のOpenpose入れてみる そのままだと付加価値がないので、上記のセットアップをコマンド一発で実行できるようにスクリプトにした上で、Raspberry Piカ
Help us understand the problem. What is going on with this article?
YOLOv8でナンバープレートを検出してAI-OCRで読み取ってみました。 〜ファインチューニングに使用したデータは、撮影した写真ではなく、Pythonで生成した画像（30,000枚・192,000アノテーション）です〜 | DevelopersIO
5 AI-OCR AI-OCRとしては、MicrosoftのComputer Visionで提供されている、Read APIを使用させて頂きました。 参考: Computer Vision 3.2 GA Read API を呼び出す 最初は、ナンバープレート画像を、そのままOCRにかけてみたのですが、下段左の平仮名１文字のところの認識が難しいようでした。これは、このように「ひらがな」１文字だけが配置されることに、モデルが対応しきれていないような気がしました。 対策として、画像を3つの部分に分割し、それぞれでOCRにかけるようにしてみました。また、認識精度が上がるように、業務用（緑バックの白文字、及び、黒バックの黄色文字）は、ネガポジ反転し、最終的にグレースケール変換することにしました。 AI-OCRで処理しているコードと、それを使っている、全体のコードです。 ocr.py import t
RaspberryPi4にYOLOv3-Tinyを実装してリアルタイム画像認識をしながら物体を自動追尾するカメラを作ってみた - Qiita
RaspberryPi4にYOLOv3-Tinyを実装してリアルタイム画像認識をしながら物体を自動追尾するカメラを作ってみた画像処理RaspberryPiPython3画像認識YOLO 1. 背景 自宅前のゴミ捨て場がカラスに荒らされて嫌な思いをしたので、カラスを撃退するためのプロダクトを作ってGUGEN2019に応募しました。作品はコチラ:https://gugen.jp/entry2019/2019-080 この機能の一部であるRaspberryPiとYOLOを使った自動追尾カメラは、いろんなことに応用できると思うので、投稿してみました。 2. 準備するもの 今回作りたいのは物体を認識して画像を自動で追尾する自動追尾カメラになります。したがって、下記の構成が必要となります。 ・RaspberryPi：YOLOが実装されたもの ・カメラ：RaspberryPi用の純正カメラを使用 ・サー
はじめに Google Colaboratory上でYOLOv5を使用して、物体検出する方法についてまとめました。 目次 はじめに 目次 YOLOv5とは 実装 YOLOv5の準備 学習データの準備 学習 推論 まとめ 注釈 参考文献 YOLOv5とは ※上図は、YOLOv5のGitHubページからの引用 物体検出（object detection）とは、画像内の「どこに」「何が」写っているかを検出する技術のことです。 物体検出としては、SSDやYOLOといったものがよく使用されます。 YOLOのversion3であるYOLOv3は、その精度と処理の速さから広く使用されてきました。 YOLOv5は、そのYOLOv3の後継であるversion5にあたり、2020年にリリースされました。 YOLOv5は現在でも精力的に開発が進められています（2021/03時点）。 YOLO v3については、以
Jetson TX2 への JetPack のセットアップ手順（NVIDIA SDK Managerを使用） | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 re:Invent 2019で盛り上がっている所恐縮ですが、ひっそりと、アップします。見逃して下さい。m(.)m 今回、NVIDIA SDK Managerを使用してJetPackをセットアップする機会を頂いたのですが、色々な無知から、ちょっと手間取ったので、次回のため、できるだけ画像を入れて 手順を記録してみました。 Jetsonのセットアップでは、カーネルの書き換えが必要なため、UbuntuがインストールされてホストPCが必要です。VirtualBox（仮想環境）でも一応可能なのですが、安定して作業するためには、実機の準備が俄然おすすめです。 今回は、小型のデスクトップPCにUbuntuをインストールして使用しました。 作業した環境は、以下のとおりです。 JetSON TX2 JetPack 4.2.3 Ubuntu 18.04.3 L
GitHub - AlturosDestinations/Alturos.Yolo: C# Yolo Darknet Wrapper (real-time object detection)
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（2020/12/3訂正：論文中の単語ConfidenceとConfidence score（信頼度スコア）について本項での表現が紛らわしかったのでその修正と合わせて大幅に追記させていただきました。） 本稿は，YOLO【You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection】，を簡潔に紹介したものです． 本項では，YOLOの理解をする上で物体検出の歴史を辿りながら，わかりやすく記述することを心がけました． また，YOLOの論文の内容を忠実にお読みになりたい方は「YOLOv3 論文訳」の方をご参照ください． ※専門性があると判断した用語については日本語訳せずそのまま記述するか，()の中に元の単語を記述しています． YOLOの名前の由来 まず，YOLOという名前の由来から見ていきましょう． YOLOは， “Humans glance at
Jetson NanoにニューラルネットワークのフレームワークであるDarknetをインストールして、物体検出モデルのYOLOv3が動作する環境を構築しました。 YOLOv3とTiny YOLOv3による物体検出結果 下の画像は、構築した環境のYOLOv3とTiny YOLOv3を用いて、GitHub – udacity/CarND-Vehicle-Detection: Vehicle Detection Projectのテスト画像を物体検出した結果です。 環境構築 Darknet Darknetは、ニューラルネットワークのフレームワークです。詳細は、Darknet: Open Source Neural Networks in Cをご覧ください。ソースが、GitHub – pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networksで公開されています。
GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
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最新のYOLOv8 が公開されたので試してみる
最新のYOLOv8がUltralyticsより公開されました。まだ論文がarxivに公開されていないらしく情報が少ないですが、とりあえず試してみることにします。 ドキュメントをパッと見てまず思ったのがYOLOv8がPythonのパッケージとして配布されていることですかね。https://docs.ultralytics.com によると,YOLOv8では以前のYOLOを切り替えることができるみたいです。これは拡張性とかかなり期待できそうです！ 早速bus.jpgでテスト。 $ pip install ultralytics $ yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg" 認識されました。YOLOv5ではstop signの検出はされなかった記憶が
はじめに いつもJotson関連の情報でお世話になっているからあげさんがJetsonNanoの本を書いたので、いつものように真似してみるよ。 （注意！JetPackは4.2.2を使ってね） Jetson Nano本のサポートページ 教材のレベルも高い MIDIや３Dカメラをつかうページでは、D435やポケミクが必要だったりで、さすが超入門。 どこのご家庭にも必ずあるJetsonNanoと違って、デバイス側の在庫がある人は少ないはず・・・だけど、Twitter見てるとみんな持っているから不思議。 ちなみに私のはD435じゃなくてD435iだからセーフ（謎） JetPack 4.3 本が届く前にJetPack4.3がリリースされて、OpenCV4.1がプリインストールされた。 これで長々とビルドする必要がなくなった！ （注意！JetPack4.3だとSLAMが動かせなかったので、現状ではJet
[AI画像解析アプリ開発に必要な知識] 第1話 NVIDIA DeepStream SDKとは - 半導体事業 - マクニカ
AI監視カメラを活用した画像解析技術は目まぐるしく進化しており、ビジネスの課題解決に導入される方が増えています。 いざ導入を決定して、自社で画像解析アプリケーションを開発することになれば、開発するための専用ツールを使いこなす必要があります。世の中には画像解析アプリケーション開発に関する情報は点在していますが、役立つ情報がまとめられているものは少なく、またソフトウェアエンジニアにとって全く新しい環境に慣れる必要があり、開発に苦労する方が多いという現状があります。 本記事では、画像解析アプリケーション開発をこれから始められる方や、すでに挑戦して挫折してしまった方に、全5話のシリーズ記事で、開発に必要となる基礎知識についてできる限り難しい言葉を使わずに解説します。 [AI画像解析アプリ開発に必要な知識] 第1話 NVIDIA DeepStream SDKとは 第2話 GStreamerとは 第3
![[AI画像解析アプリ開発に必要な知識] 第1話 NVIDIA DeepStream SDKとは - 半導体事業 - マクニカ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3d57f4e52d14c581c63b7534a538abd81fd5a067/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.macnica.co.jp%2Fassets%2Fimages%2Fdefault%2Fogpimg.png)
このような感じで、Jetson NanoにRaspberry PiカメラモジュールV2やUSBカメラを接続して、YOLOでオブジェクト認識を行えるようです。 手順を記録しておこうと思います。 ※20.6.29追記： YOLOv4に対応する新しい記事を作成しました。 Jetson NanoでYOLOv4を動かしてみました 以下はYOLOv3の記事になります。 リアルタイムオブジェクト検出、YOLOはこちらのサイトになります。 YOLO- Real-Time Object Detection こちらのページに記載された手順でdarknetをビルドしますが。 Jetson NanoでGPU、OpenCVを使用するために、次の設定を行いました。 YOLOビルドオプション変更 GPU有効化 Makefileを書き換えて、GPUを有効にしますが。 vi Makefile GPU=1に変更する他に、NV
株式会社クリューシステムズ ｜ 菱洋エレクトロ株式会社
HOME 事例紹介 株式会社クリューシステム... クリューシステムズが実現した AI搭載カメラは、監視カメラの可能性を広げる ディープラーニングの進化に端を発した現在のAIブーム。すでに、さまざまな場面で実用化されており、私たちのビジネスや日常生活においていろいろな形で利用されている。さらに、AI技術の発達によって、これまでAIが使われていなかった場面においても、AIを積極的に活用しようとする動きも広まっている。 監視カメラとその映像をクラウドで管理するソリューションを提供しているクリューシステムズでは、「NVIDIA® Jetson™」によって監視カメラにAIを搭載した。その開発ストーリーと、AIカメラの可能性について同社の山本有二郞氏から、同社のAIカメラ開発を支援した菱洋エレクトロの大上誠とともに話しを聞いた。
ML.NET の事前トレーニング済みの ONNX モデルを使用して画像内のオブジェクトを検出する方法について説明します。 オブジェクト検出モデルを最初からトレーニングするには、数百万のパラメーター、大量のラベル付きトレーニング データ、膨大な量の計算リソース (数百時間の GPU) を設定する必要があります。 事前トレーニング済みモデルを使用すると、トレーニング プロセスをショートカットできます。 このチュートリアルでは、次の作業を行う方法について説明します。 前提条件 Visual Studio 2022. Microsoft.ML NuGet パッケージ Microsoft.ML.ImageAnalytics NuGet パッケージ Microsoft.ML.OnnxTransformer NuGet パッケージ Tiny YOLOv2 事前トレーニング済みモデル Netron (省略
【更に倍速 YOLO / Darknet】NVIDIA Jetson Nano vs Raspberry Pi with NCS2 | MIKI-IE.COM（みきいえMIKIIE）
全242回のめざましじゃんけん結果取得を通じて一番のテーマは、信頼性の向上です。 「全部の回次を正しく結果取得」 １回１回の信頼性向上・・・まだ、道半ば。誤判定をなくす、（運用コストが低く）信頼性の高いH/Wの導入。そして、H/Wの冗長化 イレギュラー開催などへの対応・・・見えていない部分もありますが、ダブルポイントなどへの対応、年末年始など、個別開催時間への対応など 信頼性を向上するうえで、システムの構成予想削減（よりシンプルに）、より高信頼なハードウェアで。 最近ホットな出来事は、USBカメラの画像が悪い時（太陽の高さなど、テレビの設置環境に依存）の画像検出率低下、さらには誤判定。 これらを回避する途中に、エッジコンピューティングでの画像検出エンジンの高速化が実現しました。 （高速化や信頼性を主テーマとすると、他の方式もありますが、あくまで気になる分野や楽しそうな技術の採用を優先させて
### ライブラリ読みこみ import cv2 import time import threading import datetime import signal import os from ftplib import FTP from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw import scipy.io import scipy.misc import numpy as np import argparse import pandas as pd import tensorflow as tf from keras import backend as K from keras.layers import Input, Lambda, Conv2D from keras.models import load_model, Model from
Jetson nanoはAI入門におすすめ こんにちは。 AI coordinator管理人の清水秀樹です。 コロナが猛威を奮っていますね。 健康には十分気をつけていきましょう。 さて、本日はAI初心者に大変オススメのJetson nanoを使ったAI体験を簡単に実現できる方法をご紹介致します。 Jetson nanoはNvidia社が開発したGPU搭載の小型マイコンになります。 なぜAI初心者にオススメなのかというと、セットアップが滅茶苦茶楽ちんだからです。 通常のPCですといちいちAI開発用にセットアップが必要となりますが、Jetson nanoはもともとAIを活用することを前提に開発したマイコンになっているため、Jetson nano用のOSイメージを活用すればすぐにでもAIを体験できるようになっています。 しかもマイコンそのものは１万ちょっとと金額も安い。 通常のGPU搭載のPCを
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物体認識モデルYOLOv3を軽く凌駕するYOLOv4の紹介 - ほろ酔い開発日誌
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【YOLOv5】マスクしてる人・してない人を物体検出 - Qiita
keras-yolo3 で独自データセットに対して学習させる方法 - ほぼPython
![DeNA ネットワーク運用監視ツールの紹介 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1b9acf5c47daa7b9d974947691fc12da8b40f44f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2024%2F10%2Fdena-network-monitoring%2Fcover.png)
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Jetson NanoでGPUとOpenCVが有効なYOLOをビルドするには
チュートリアル: ONNX ディープ ラーニング モデルを使用してオブジェクトを検出する - ML.NET
赤ちゃんをJetson NanoのエッジAIにも見守ってもらう② -赤ちゃん検知AI-
即できる！初めてのJetson nanoでAI入門：DeepStream編 | AI coordinator
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