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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。

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。

Q&A

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物体検出を用いたカウントについて、フレームごとにある同一物をカウントしない方法

Inspiron-keita

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投稿2020/07/29 05:16

前提・実現したいこと

yolov3 を用いた自動車のカウント(交通整理のような物)を作ろうと考えています。
現在は,以下の開発環境で自前データの学習データを用いて、車そのものを検出するところまで済んでいます。
・python3
・tensorflow2.0
・yolov3

質問内容

そこで質問です。
1フレームで検出たものと2フレームで検出した物が同一である場合、カウントを1にしたいのですが、
どのようなアルゴリズムを組んで良いのかわからず止まっています。
よろしければ、お力添えよろしくお願いします。

試したこと

検出した物をカウントするのは簡単なのですが、フレームごとのカウントのため、同じ車が3フレームに渡っている場合、カウント数が3になってしまいます。

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