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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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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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1回答

1798閲覧

Google colabで自作のデータを使った物体検知を行いたい

kodai0505

総合スコア8

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投稿2021/08/26 01:12

https://qiita.com/DS27/items/6ae8c49569c1a55a0255のサイトを参考にしながらGoogle colabの環境で自作のデータをyolov5に学習させたのですが、出力されるはずのフォルダが存在しません。
サンプルデータとしては「松茸」のみでtrainは13枚、validは7枚,testは5枚のみとなっています。
具体的に後半の「学習したデータはどのような画像を学習したのかを確認する」部分の'/content/yolov5/runs/train/exp/test_batch0_labels.jpg'のフォルダが存在しないために確認することができません。
以下がノートブックとなっております。
https://colab.research.google.com/drive/1ltV2BdyjlBYzLTmwTQL7rldRI-OtSYtz?usp=sharing
素人質問で申し訳ございませんがご教授頂けると幸いです。

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jbpb0

2021/08/26 13:30

> '/content/yolov5/runs/train/exp/test_batch0_labels.jpg'のフォルダが存在しない 「/content/yolov5/runs/train/exp/val_batch0_labels.jpg」の間違いではないですかね 試しに、それでやってみてください
kodai0505

2021/08/27 00:52

確かにサイトと同じものが出力されました! ご指導いただき誠にありがとうございます!
jbpb0

2021/08/27 01:00

その次の「最後に実際テストデータに対して...」のところで、もしディレクトリかファイルが無くてできなければ、下記のようにしたら表示されると思います print("test images:") Image(filename='/content/yolov5/runs/train/exp/val_batch0_pred.jpg', width=900) ただし、これが正しい対処かどうかは、コード詳しく読んで無いので分かりません https://qiita.com/DS27/items/6ae8c49569c1a55a0255 のコメントで聞いたら、正確な対処法が回答されるかもしれません
kodai0505

2021/08/27 01:26

度重なるご厚意頂き誠にありがとうございます! サンプル数が少なすぎるためうまく検知されませんでした。 サンプル数を増やして再チャレンジしたいと思います! 問題が発生した場合はこのサイトでコメントしたいと存じます。 お忙しい中ご教授頂きありがとうございました。
guest

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ベストアンサー

'/content/yolov5/runs/train/exp/test_batch0_labels.jpg'のフォルダが存在しない

「/content/yolov5/runs/train/exp/val_batch0_labels.jpg」の間違いではないですかね

投稿2021/08/28 11:28

jbpb0

総合スコア7651

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