自分はカメラでPytorchを利用して、リアルタイムで人物検出をしようと考えています。構想では家族の色々な写真をとってそれをOpenCVで写真をガンマ変換をおこなったり回転したり、平衡化などを施して学習データを増やしてNumpy配列に変換してテストデータを訓練データに分けて畳み込みニューラルネットワークで学習して、リアルタイム(ラズパイだと性能が低めなので0.3秒間隔からやってみるつもりです)で推論データとしていく予定です。顔認識と同時に家族、もしくは他人かを表記して推測の割合を枠と同時に表記したいなと考えています。もしうまく検出できてない場合はPytorchで画像の水増しをやってみようと考えています。ここのなかで実現は難しいもしくはおかしいところはありますか?
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