Q&A
以前、人検知を行うプログラムを行う事は可能かどうかの質問をさせていただきました。
ご回答いただきありがとうございます。
さて、今回は人検知を行う際の開発環境を構築していきたいと思うのですが、何でプログラミングを行って行くかを以下のもので検討中です。
OpenCV
deeplearning
YOLOv3
OpenCVでは、最近の人検知では技術が劣るのでしょうか？
deeplearningでは、CPUが構成のでなければならないのでしょうか？
以下の問題も考慮した上で、どれがいいのか？またこれらとは別に良いものがあるのか教えてください。
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ベストアンサー
こういうのは、以前のリンクを張ってください。→画像認識で人を検知する
今回の質問の元は、tiitoiさんのコメントですかね？
OpenCV にも HOG 特徴量ベースの人検出器がありますが、今どき精度よく人検出するならやはり Deep Learning でしょうね。
YOLOv3 というモデルが有名で、Python で動かすなら Keras 版の実装も公開されています。
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
「人工知能」の歴史を紐解くと、1970年代から明確に始まります。ずっと飛ばして、「深層学習」と言われるものの直前に研究されていたのが特徴量ベースの人工知能です。OpenCVには、HOGという特徴量による検出の機能と、サンプルデータがついています。
2012年だったか2013年に、Deep Learninng、深層学習という手法が開発されました。これは、脳の神経をイメージしたパーセプトロンというモデルを複数個直列に並べます。画像の場合、「畳み込み演算」というものを行います。これは、1つ1つは時間はかからないけれども、大量の計算を行います。これらの「計算」によって、以前は人間が考えていた特徴を求めます。
このように、計算量の軽い大量の計算を行うことが必要なので、計算を同時に行えれば、時間を短くできます。この、「軽い大量の計算を同時に行う」ために、Graphic Processing Unit、GPU を使います。Central Processing Unit、CPU とは違います。もっとも、GPU はその名の通り、グラフィック専用なので、それを一般的な計算にも使えるように拡張した General Purpose GPU、GPGPU を使用します。
ところで、以前の質問を見たときにも気になったのですが、「人検知」とは、どのような意味でしょうか。「映っている動画（静止画）の中から特定の人を検出する」「様々な画像から、人であるものだけを抽出する」「動画（静止画）の中に写っている人を検出する」と、さっと思いつくだけで3種類あります。
まぁ、どれにしても、最近の研究が進んでいるのは、
・Cafe + C/C++言語
・TensorFlow/Keras, PyTorch, Chainer + Python
でしょうか。
物体検出では、
・YOLO, YOLOv2, YOLOv3
・RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN
・SSD
といった方法があります。
つまり、DLフレームワーク、言語、手法とあります。
また、動画を使うなら、どれであってもOpenCVを使って画像の取り込みを行うでしょう。
学習キーワード：パーセプトロン, 畳み込み演算, GPGPU, 物体検出
投稿2019/08/25 00:53
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