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YOLO

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。

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Yolo v3における正解ラベルの基準点

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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。

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投稿2020/01/16 06:49

前提・実現したいこと

Yolo v3を用いて自前のデータを学習させようとしています。

発生している問題・エラーメッセージ

自前のデータの正解ラベルを作成中に疑問が生じてしまいました。
Yolo v3における正解ラベルのフォーマットは、
[クラス] [矩形の中心座標x] [矩形の中心座標y] [矩形のwidth] [矩形のheight]
です。この内の矩形の中心座標とは、どこを基準とした点なのでしょうか?
自身が調べた限りでは、画像の左上を(0, 0)もしくは(1, 1)などと複数の候補が上がっており、混乱しております。
ご教授頂けると幸いです。
また、0-1で正規化とは、最小値を(0, 0)としたときの最大値は、全体画像のサイズで大丈夫ですかね?(矩形の最大値ではないですよね?)

該当のソースコード

darkentにおけるPATH

PATH

1/YOUR_PATH/darknet/cfg/task/datasets/

試したこと

自前のデータで学習させている様々なサイトを参照
他の方々は、PascalVOCなどを使用している模様

補足情報

以下のサイトを参照
参照サイト

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回答1

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ベストアンサー

どこを基準とした点なのでしょうか?

画像の幅、高さが (H, W)
画像座標系 (画像の左上原点、単位はピクセル) での元の矩形の中心座標及び大きさがそれぞれ (cx, cy, w, h) としたとき、
(cx / W, cy / H, w / W, h / H) というように画像の幅、高さで割って [0, 1] に正規化したものが最終的に YOLOv3 で期待される矩形座標のフォーマットになります。

投稿2020/01/16 06:58

編集2020/01/16 06:59
tiitoi

総合スコア21956

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