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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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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。

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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2回答

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投稿2022/01/14 07:51

前提・実現したいこと

顔認識システムを開発導入しようとしています。
そこで、認識精度や認識時間を考慮して、
OpenCV、カスケード分類器を使ったシステムにしようと考えています。

疑問

いろいろなところに、
「OpenCV、カスケード分類器はYOLOv5(ニューラルネットワーク)に比べて、
認識にかかる時間が短い(演算量が少ない)」と書いてありますが、
この2つの認識時間や演算量を比較した文献などはないのでしょうか。
大勢の方は何を根拠に書いているのでしょうか。

試したこと

Google ScholarやGoogle検索で
OpenCV YOLOv5 speed
OpenCV YOLOv5 recognition time
OpenCV YOLOv5 comparison
などと調べましたが、それっぽい情報は全く出てきませんでした。

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