Are you wearing a mask？プログラムの開発（Yolov5の利用） - Qiita
今回の内容 マスクをしているかしてないかを出力するプログラムがありますが,今回をマスクをしているかしていないかを 出力した後にどう可視化するかを出力するかを考えるプログラムを書いていきたいと思います. 追記: 一応,いつも開発のゴールを書いているので書いておきたいと思います. 最終的には非接触AI温度計を目指して開発をしています. まぁ世の中には類似製品は沢山ありますが,某製品は16万円とか安くても8万円とかですね. この価格帯だと導入できない企業もあるかもしれない. だから2万円くらいで自分で作れる非接触AI温度計を開発したいと思います. その付随機能のマスク検知を今回開発していきたいと思います. 構成 ⓵ Yolov5でマスク検知のモデルを作成 ⓶ マスクをしているときはOK→音声でマスクをしていますねと音声で流す. ⓷ していないときはNG→マスクをしてください.→管理者のlineに
How to Set Up a Python Project For Automation and Collaboration
How to Set Up a Python Project For Automation and Collaboration [ engineering production python productivity 🔥 ] · 20 min read As your Python project gets larger in scope, it can become difficult to manage. How can we automate checks (e.g., unit testing, type-checking, linting)? How can we minimise collaboration overhead (e.g., code reviews, consistency)? How can we maximise developer experience
機械学習向けハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」v1.0公開
Preferred Networksは、オープンソースの機械学習向けハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna（オプチュナ）」の、初めてのメジャーバージョンとなるv1.0を、1月14日に公開した。β版のコードはほとんど変更することなく、そのまま動作させられる。 「Optuna」は、ハイパーパラメータを最適化するための試行錯誤を自動化し、優れた性能を発揮するハイパーパラメータの値を自動的に発見する。 今回公開されたv1.0では、最新の最適化アルゴリズムによって効率的な探索を実現したほか、PyTorch、TensorFlow、Keras、FastAI、scikit-learn、LightGBM、XGBoostを含む、さまざまな機械学習ライブラリに対応した。 また、複数の計算機での並列実行をサポートし、最適化時間を大幅に短縮できるほか、探索空間をPythonの制御構文で記述可能にな
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