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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。

Google Colaboratory

Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

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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人のバウンティングボックスによる衝突判定

wage_wage

総合スコア3

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投稿2021/05/29 09:10

Google ColabでYOLOv3を使って物体検出をしたのですが、ここから人のバウンティングボックスだけを表示させ、それらのボックス同士が1組でも衝突している(枠同士が重なっている)かどうかを判断したいのですが方法を教えてください。

from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import platform import cv2 print("Python " + platform.python_version()) print("OpenCV " + cv2.__version__) import cv2 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import matplotlib import os os.chdir('/content/drive/My Drive') path = '/content/drive/My Drive/darknet' os.makedirs(path, exist_ok=True) !git clone https://github.com/pjreddie/darknet os.chdir('/content/drive/My Drive/darknet') print(os.getcwd()) !make !wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights !chmod u+x darknet !./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/mitu2.jpg img_in = cv2.imread('data/mitu2.jpg') img_out = cv2.imread('predictions.jpg') plt.figure(figsize=[20,10]) plt.subplot(121);plt.imshow(img_in[:,:,::-1]);plt.axis('off') plt.subplot(122);plt.imshow(img_out[:,:,::-1]);plt.axis('off')

今回は「mitu2.jpg」という画像を判定しました。
イメージ説明

参考サイトはこちらです

https://software-data-mining.com/google-colaboratory%E5%8F%8A%E3%81%B3%E5%AD%A6%E7%BF%92%E6%B8%88%E3%81%BF%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%92%E7%94%A8%E3%81%84%E3%81%9F%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A4%9C%E7%9F%A5-yolov3/

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回答1

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ベストアンサー

yoloをPythonライブラリとしてビルドすれば,解析結果が数値として得られます
参考記事

投稿2021/05/29 09:57

taC-h

総合スコア289

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