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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。

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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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AIで製品の個数を数える方法

python01

総合スコア11

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。

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

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投稿2024/02/23 01:02

編集2024/02/23 01:03

実現したいこと

下図のように製品の個数をAIで数えるプログラムを作りたいです。

イメージ説明
count = 5

発生している問題・分からないこと

下記①、②の操作はできるようになりましたが、
学習させたモデルを使って複数製品を数える方法がわかりません。

①CNNでねじ画像を学習させ、ねじかねじ以外かを認識させる

↓学習させた画像の例
イメージ説明

②Opencvを用いて製品の数を数える
グレースケール→2値化→輪郭を描く→特定の面積以上の個数をカウント

最初は②の手法のみで進めていましたが、検出精度が上がらないことと、
将来的に不良品の検出も行いたいため、①の手法も進めています。

AIで製品の個数を数えるには、
①と②の組み合わせで実現できると思っていますが、
具体的にどのように実装したらいいのかわかりません。

該当のソースコード

特になし

試したこと・調べたこと

  • teratailやGoogle等で検索した
  • ソースコードを自分なりに変更した
  • 知人に聞いた
  • その他
上記の詳細・結果

Yoloを用いて認識した物体にバウンディングボックスを描く。
という操作ができる事はわかりました。

しかし、私が実現したいのは、生産ラインで特定の製品の個数を数えるという操作であるため
個別に製品画像を学習させる必要があります。

補足

Python 3.8.3

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回答2

0

ベストアンサー

OpenCVを使うことはなく、物体検出 / 物体検知 AIでやる領域でしょうね。
これらのワードで検索すると沢山の日本語記事がヒットしますので、参考にするといいでしょう。

ざっと見て以下のサイトが面白そうでした。
https://farml1.com/yolov5/

投稿2024/02/23 04:55

TakaiY

総合スコア12765

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python01

2024/02/23 12:11

ご回答ありがとうございます! 面白そうな題材なので、理解し易そうですね。確認してみます!
python01

2024/02/23 12:33

一番下に動画がありますが、まさにこの動画のような動作を実現したいと思っています。 試してみます
guest

0

複数の物体検出ですね。
Faster R-CNNやYOLOとかの論文を読むことをお勧めします。
https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf
https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf

投稿2024/02/23 02:57

0819Goki

総合スコア24

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python01

2024/02/23 12:07

ご回答ありがとうございます! 論文を確認してみます。
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