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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。

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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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YOLOv5の画像について

Seven_Sea

総合スコア23

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投稿2021/03/19 11:26

編集2021/03/22 10:13

イメージ説明最近YoloV5を使った物体検出をやろうと思っておるのですが、
こういった物体検出というのは、
例えば、黄色、ピンクに染めた竹串を検出したいとする場合に

教師画像は、複数の竹串が重なっていたり、交差していたりする画像を使うのではなく、
それぞれが重なりがない画像を使わないと、上手く行かないのでしょうか??

大量の色つきの竹串の本数を数えたりしたいなと思っていて、
その画像を何枚かとってみたのですが、ふと疑問に思いまして。

お答えいただければ幸いです。
よろしくお願いいたします。
どのような画像を撮影すればよいのでしょうか?

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回答1

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自己解決

ひとまず、解決しました。
IOUの閾値をいじったらなんとなく、出来ました。

投稿2021/03/26 14:07

Seven_Sea

総合スコア23

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