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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。

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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YOLO アノテーション後の画像データ加工について

yamiyami

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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。

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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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投稿2021/04/21 09:07

現在,YOLOv5で画像からの物体検出を試みています.

既に大量の画像に対し,labelImgを用いてアノテーション作業を行ったのですが,
諸事情により,上記のアノテーション済みの画像を2分割し(画像サイズは1/2,画像枚数は倍になります),
それを用いて検出作業を行いたいと考えています.

通常の認識であれば,アノテーション済みの画像を分割し,形を変えてしまうと,
アノテーションを行った際に得られたテキストファイルの各値が意味をなさなくなってしまうかと思いますが,
それを避けることはできないでしょうか.

やはり,画像を分割した後,再度アノテーションを行わなければならないのでしょうか.
ご教示お願いいたします.

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ベストアンサー

YOLOv5は触ったことないですが、去年YOLOv3を使っていたものです。
論文をv3までしか読んでないので、大体の原理がv3と同じ仮定で回答します。
もし違うなら、見当違いなので無視してください。

結論から言うと、アノテーションをやり直すしかないと私は思います。
2分割とのことなので単純に真ん中で二等分するとします。
その場合、何も考えずに(x,y,w,h)を書き換えることは多分できます。

しかし、アノテーションされた物体が二等分される境界上にいる場合に困ります。
これも場合わけでどれくらい含まれているかなどで場合分けできると思いますが、その分割された物体を検出の対象にするほどの情報を持っているかでは条件分岐できないと思います。
例えばもとの画像に犬がいて、犬の尻尾が右半分、それ以外が左半分にある場合。
右半分の尻尾を犬というラベルにするのが適切かと考えるとそうでない気がします。

投稿2021/04/27 16:23

編集2021/04/29 09:06
kyokio

総合スコア560

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