物体検出

スポンサーリンク 以前に物体検出タスクにて自己教師あり学習をやってみました technoxs-stacker.hatenablog.com 今回は自己教師あり学習の結果を使って再学習する流れをやってみました この記事は備忘録です 目次 目次 この記事でわかること 1.実行環境 1.1 モジュールインストール 2.ソースコード 3.自己教師あり学習実行 4. 自己教師あり学習の結果を使って再学習 所感 参考 スポンサーリンク この記事でわかること 物体検出タスクのDNNにて自己教師あり学習の結果を使って再学習する際のサンプルコード 1.実行環境 Google Colab ultralytics …

お疲れ様です。 表題のコードが仕事上で必要になったので作成してみました。 過去に作成したコードがあったのでそれを利用しつつ、扱いやすいように作成しなおした感じです。 fallpoke-tech.hatenadiary.jp 作成したコードは単体のリポジトリとしてこちらに置いています。現在はVOCデータセットの形式のみ対応しています。COCOデータセットも使うことがあるのでゆくゆくはそちらも対応したいと思っています。アノテーションファイルの読み込み部分だけ作成すればできるので時間があるときにでも作成します。 github.com 使い方 settings.tomlの設定を変更し、main_vis…

スポンサーリンク 以前に自己教師あり学習をやってみましたが、 前回は画像分類タスクで行いました 今回は物体検出タスクで自己教師あり学習をやってみました この記事は備忘録です 目次 目次 この記事でわかること 1.実行環境 1.1 モジュールインストール 2.ソースコード 2.1モジュールインポート 2.2 class code 2.3 load model 2.4 extract backbone 2.5 get output size and Replace PoolHead 2.6 create model 2.7 get datastet 2.8 train 3.結果 3.参考 スポンサ…

お疲れ様です。 今回は機械学習の界隈で話題のRAdamScheduleFreeという新しいoptimizerを試したいと思います。 なんでもAdamWと同等かそれ以上の性能だとか…！ 詳しい内容は作成者さんのZennをご確認ください。今回私がやるのはとりあえずの実装のみ…。 zenn.dev 条件設定（実行環境、使用モデルなど） 実装 結果 比較（AdamWでの結果） 所感 条件設定（実行環境、使用モデルなど） 実行環境は以下になります。 CPU: 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700F 2.10 GHz メモリ: 32 GB GPU: NVIDIA GeFo…

はじめに セーフィー株式会社 で画像認識AIの開発エンジニアをしている今野です。 今回は、最新の物体検出アルゴリズムであるYOLOv8を活用して、特定エリアを通過する車両を自動的にカウントするシステムの実装方法をご紹介します。このシステムは、交通量調査や駐車場の利用状況分析など、様々な場面で応用可能な技術です。 本記事では、YOLOv8による物体検出から、検出結果の後処理、そして実際の車両カウントまでの一連のプロセスを、具体的なコード例を交えて解説していきます。AIを活用した実用的なソリューションの構築に興味のある方々にとって、有益な情報となれば幸いです。 はじめに やりたいこと 実施手順 環…

はじめに Data-centric AI Cleanlab 物体検出データセットのクレンジング データセット作成 物体検出モデルの学習 予測と正解データの生成 Cleanlabによる品質スコア算出 アノテーション修正 Cleanlabをフル活用するためのTips 同じ正解データや予測を複数回マッチングさせないようにする 閾値をモデルやデータセットに応じて適切に設定する スコアが1.0になっている画像でも一通り確認する まとめ はじめに セーフィー株式会社 で画像認識AIの開発エンジニアをしている水野です。 現在、AI-App 人数カウントで利用される物体検出モデルの精度改善に取り組んでいます。…

はじめに セーフィー株式会社の第3開発部 AIVisionグループで画像認識AIの開発エンジニアをしている土井 慎也です。 今回は、Segment Anything Model（SAM）というセグメンテーションモデルで、テキストプロンプトを使用してみたいと思います。