自分のキャリアをあれこれ考えながら、Pythonで様々なデータを分析していくブログです

object detection

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Mask R-CNNでAPを計算してみる

MaskRCNNによる物体検知を試してみるの記事の続きになります。前回はdetectメソッドで物体検知を試しました。今回はAPの計算をしてみようと思います。サンプルを確認するとutilsのcompute_apメソッドで実現可能そうです。Dr...
2023.06.20
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Mask R-CNNによる物体検知を試してみる

Mask R-CNN（Mask Region Convolutional Neural Network）は、物体検出とセグメンテーションのための深層学習モデルで、R-CNN（Region Convolutional Neural Netwo...
2023.06.15
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【画像加工】Pythonで画像の指定ピクセルのポジションを確認しポリゴンを描画する方法

アノテーションや物体検知のために画像の一部分を黒く塗りつぶしたいという要件が出てきました。例えばアノテーションだと不必要な物体までアノテーションする必要は無くなりますし、物体検知も必要ない部分は検知しなくても良くなります。「YOLOv8で特...
2023.06.06
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YOLOv8で指定領域内の精度と物体検知数を出力する方法

物体検知の案件をやっていると物体数をカウントしたい場合が多いかと思います。この場合、model.detectを実行して検出されたクラスのバウンディングボックスの数をカウントしてあげれば、画像や動画内の物体数をカウントすることが出来ます。ただ...
2023.05.21
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YOLOv8のvalモードの結果が想定と異なるAPだったので確認してみた

以前、物体検知の精度を確認するのにYOLOv8のvalモードで物体検知した結果の精度を確認してみるという記事を書きました。YOLOv8のvalモードで101点補完APが簡単に出せるのでいいなと思っていたのですが、物体が1つだけ存在し検知も出...
2023.05.13
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YOLOv8のvalモードで物体検知した結果の精度を確認してみる

前回は物体検知モデルの精度を評価する指標をまとめました。今回は実際にYOLOv8でdetectした結果に対して、精度を計算してみようと思います。自分で実装しても良いのですが、大変なのでまずはお手軽にYOLOv8のvalモードで精度を算出した...
2023.05.02
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物体検知モデルの精度指標を色々確認してみる

YOLOv8のモデルを作成した後は、モデルの精度を確認する必要があります。これは人間の目でpredictによる出力結果を確認する方法が最も確からしいと思いますが、確認する人によって結果がブレる可能性があるのと様々なパターンを用意することによ...
2023.04.25
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YOLOv8で特定のエリアのみ物体検知する方法

YOLOv8で画像や動画内の特定のエリアのみを物体検知の対象とする方法を試してみたいと思います。実業務だとやることが多いのではないでしょうか？今回はYouTube動画の「Object Detection 101 Course - Inclu...
2023.04.16
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YOLOv8による物体検知の結果を表示してみる

今回は「物体検知の結果表示 (bbox, instance segmentationなど)」をまとめていきたいと思います。前回の記事はこちら・「Predict」は学習済みのYOLOv8モデルを画像や動画に適用し予測や推論するためのモードです...
2023.04.15
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YOLOv8による物体検知を試してみる

物体検知は広く汎用的に使えるサービスです。農業からウェブサイトまで実に様々な所で活用されています。色々やりたいことはあるのですが、物体検知シリーズとして下記をやっていこうと思います。物体検知 (とりあえずベースになるものを作成)物体検知の結...
2023.04.11
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