動画の物体検出において，OpenCVかkerasのYOLOどちらを使うか迷っています．

Question

カメラで撮影した映像をOpenCVでカスケード分類機で画像認識させるか， kerasまたはtensorflowのYOLOを用いて画像認識するか選ぶ上でいくつか疑問点があり迷っています．
１．OpenCVのカスケードとYOLOでの画像認識の計算量は大きく異なるものでしょうか？（トレーニングモデルの作成にかかる計算量ではなくて，テスト時の計算量）

２．認識率において，こちらの記事より，OpenCVより,SSDやYOLOを用いたほうが認識率が高いということなのですが， OpenCVは認識率という点では劣悪なのでしょうか？

３．OpenCVでノイズの除去など行なってからYOLOやSSDを用いるやり方だとYOLOやSSDのみを用いる方法より，認識率は向上するのでしょうか？

Answer 1

１．OpenCVのカスケードとYOLOでの画像認識の計算量は大きく異なるものでしょうか？（トレーニングモデルの作成にかかる計算量ではなくて，テスト時の計算量）

カスケード検出器よりディープラーニングを使用したYOLO、SSD のほうが演算量がかなり多いです。
ディープラーニングは処理速度が重要となる場合、GPU を使用する必要があります。

２．認識率において，こちらの記事より，OpenCVより,SSDやYOLOを用いたほうが認識率が高いということなのですが， OpenCVは認識率という点では劣悪なのでしょうか？

OpenCV のカスケード検出器よりディープランニングのほうが認識精度は圧倒的によいです。
カスケード検出器は HOG 特徴量を使用しているので、認識精度があまりよくありません。

３．OpenCVでノイズの除去など行なってからYOLOやSSDを用いるやり方だとYOLOやSSDのみを用いる方法より，認識率は向上するのでしょうか？

学習するのに十分なデータがある場合は、ディープラーニングのほうが識別精度はよいと思います。

Comments

[apeirogon0813]

ありがとうございます．以下のサイトではOpenCVを用いているようですが，これはノイズ除去のために使っているのでしょうか？
それとも，カメラからの映像を渡すためにはOpenCVが必要だということでしょうか？
https://qiita.com/daiarg/items/2ef986732632af5a5133#opencv%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB

[tiitoi]

記事を見ましたが、検出結果を画像に描画するのに OpenCV をつかっているようです。

[apeirogon0813]

ありがとうございます．とてもよく理解できました．

Answer 2

OpenCVのCVはcomputer vision のcvです。コンピュータで画像を処理するときに使います。処理の1つに、物体検出があります。
YOLOやSSDは、物体検出を目的に研究・開発されたニューラルネットワークです。適用できる範囲が違うので、単純に比較するものではありません。
OpenCVなどで画像を取得し、OpenCVで前処理して、YOLOなどで物体検出、OpenCVで後処理する、という使い方が多いです。

Comments

[apeirogon0813]

ありがとうございます．OpenCVはあくまで，画像処理ということですね．