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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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。

アノテーション

アノテーションとは、特定のコードに対して、メタデータを注釈として付与することを指します。また、付与したメタデータ自体をアノテーションと呼ぶ場合もあります。

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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1回答

969閲覧

YOLOのアノテーションが正しく作成できているか確認したいです

aqufiz

総合スコア70

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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。

アノテーション

アノテーションとは、特定のコードに対して、メタデータを注釈として付与することを指します。また、付与したメタデータ自体をアノテーションと呼ぶ場合もあります。

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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2021/04/14 03:23

転移学習を行うためにYOLO用のアノテーションを作成したのですが,
作成したアノテーションを画像上に表示して正しいか確認するにはどうしたら良いでしょうか.

アノテーションのデータの内容は以下のようになっています.

0 0.2365 0.3941 0.4731 0.7808

確認することができるツールや方法を教えていただきたいです.

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BoKuToTuZenU

2021/04/15 08:15 編集

このアノテーションデータのフォーマットを教えてください。 フォーマットなしではなんとも言えません。 例えばご提示頂いてるデータであれば、0-> class number 0.2365 -> x_min 0.3941 -> y_min 0.4731 -> x_max 0.7808 -> y_maxなどです
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回答1

0

ベストアンサー

座標でx_min,x_max,y_min,y_maxで単位が左上からのピクセルだと考えると小さすぎると思います。
縦横に対する比率であるならあってるかも。
ちなみに私は、vottというツールを使用し以下のようなxmlファイルで出力されました。

xml

1<annotation verified="yes"> 2 <folder>Annotation</folder> 3 <filename>image00001.jpg</filename> 4 <path>plate-2-PascalVOC-export/Annotations/image00001.jpg</path> 5 <source> 6 <database>Unknown</database> 7 </source> 8 <size> 9 <width>416</width> 10 <height>416</height> 11 <depth>3</depth> 12 </size> 13 <segmented>0</segmented> 14 <object> 15 <name>plate</name> 16 <pose>Unspecified</pose> 17 <truncated>0</truncated> 18 <difficult>0</difficult> 19 <bndbox> 20 <xmin>214.84558004584196</xmin> 21 <ymin>256.3577305817407</ymin> 22 <xmax>226.01296971849175</xmax> 23 <ymax>265.53510379003103</ymax> 24 </bndbox> 25</object><object> 26 <name>plate</name> 27 <pose>Unspecified</pose> 28 <truncated>0</truncated> 29 <difficult>0</difficult> 30 <bndbox> 31 <xmin>291.1999370480372</xmin> 32 <ymin>272.4407505003874</ymin> 33 <xmax>303.697055785124</xmax> 34 <ymax>281.09404861828517</ymax> 35 </bndbox> 36</object> 37</annotation>

投稿2021/04/27 16:37

kyokio

総合スコア560

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