【YOLO v3で実践】ディープラーニングによる物体検出入門
高速な物体検出システムであるYOLO v3をベースに物体検出を学んでいきます。
Description
【最新更新情報】
2019/8/27 PyTorch移植版のYOLO v3でウェブカム映像の解析を行ってみました。セクション4で公開しています。
2019/8/27 macOS上でdarknetをOpenCVを組み込んでビルドする方法を追加しました。セクション4で公開しています。
【コース概要】
このコースでは、静止画像や動画像に含まれる複数の物体を検出する「物体検出（Object Detection）」を学びます。
機械学習やディープラーニングの入門コースでは、画像内の単一のオブジェクトの分類・識別がよく取り上げられます。
しかし、実用的なアプリケーションを開発する際には、静止画像や動画像に複数の物体が含まれるため、「何が写っているか？」だけでなく、「何が」「どこに」写っているか、を検出することが重要となります。
今回は、YOLO（You Only Look Once）v3という高速動作が可能な物体検出ライブラリを用いて、静止画像や動画像の解析を実行するテクニックについて学びます。
What You Will Learn!
- ディープラーニングによる物体検出の原理を理解できる
- 物体検出ライブラリ・YOLO(You Only Look Once）をインストールして使用できるようになる
- YOLO v3を用いて静止画像の解析を行える
- YOLO v3を用いて動画像ファイルやウェブカメラ映像を解析できるようになる（Windows, macOS)
Who Should Attend!
- ディープラーニングによる物体検出にチャレンジしたい方
- 単一の画像分類より高度なアプリケーション開発にチャレンジしたい方