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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

解決済

keras-yolo3を使った動画の物体検出がすごく遅い。。

python_2019
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総合スコア68

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1回答

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5904閲覧

投稿2019/12/23 04:12

以下のような環境で動画の物体検知を実行したのですが、すごく遅いのです。
検知はしているものの、カクカクと1秒1コマぐらいごとに検知しているようです。
YOLO自体が遅いのでしょうか?
それとも環境に問題があるのでしょうか?(GPUを使用しています)

アドバイス頂ければ助かります。

win10
I7-7700(32G) Geforce gtx1050(4G)
keras 2.2.4
pyhon 3.7.3
tensorflow-gpu 1.14.0

YOLOv3 weightsをKerasモデルのyolo.h5ファイルに変換
python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
動画サイズ 4mbyte

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