物体検出

人がいる方向をむく(アクションカメラ APEMAN A79)

はじめに 環境 バージョン確認(pip freeze) Pythonコード Arduinoスケッチ はじめに touch-sp.hatenablog.com 前回はiPhoneを使った。アクションカメラの方が軽量なのでそちらでもチャレンジ。 アクションカメラは安さ優先で「APEMAN A79」を選択。 1. ま…

人がいる方向をむく(iPhone)

はじめに 環境 バージョン確認(pip freeze) Pythonコード Arduinoスケッチ はじめに カメラにうつりこんだ人の顔を検出し、その顔の方向にカメラが向くようにしてみた。 まずはサーボの上にiPhoneを乗せた。(多少の工作が必要) iPhoneのカメラ画像をWi-F…

Pascal VOC datasetを用いて顔検出を学習する

環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze) インストールが必要なのは「mxnet」と「gluoncv」と「opencv-python」のみ。 pip install mxnet pip install gluoncv pip install opencv-pythonその他は勝手についてくる。 certif…

カメラに人が写り込んだらLEDを光らせる

はじめに 環境 バージョン確認(pip freeze) Pythonコード Arduinoスケッチ はじめに 【MXNet】写真に写っている人を数える(Faster RCNN resnet101を用いた物体検出) - パソコン関連もろもろ 【MXNet】物体検出(detect only one class) - パソコン関連…

物体検出モデルのファインチューニング(Object Trackingの結果を用いて)

はじめに 前回Object Trackingについて書きました。 touch-sp.hatenablog.com その結果を物体検出モデルの学習データに使えないかを検証してみました。 約30秒程度の動画を撮影し、そこから約800枚の画像を取得しました。 使うのは1本の動画のみです。 ファ…

動画ファイルに対して物体検出(yolo3_mobilenet1.0_coco)

GluonCVを使って動画ファイルに対して物体検出(Object Detection)を行う方法です。

【MXNet】物体検出(detect only one class)

初めに 物体検出の学習済みモデルを使用する時に一つのクラスのみ検出するにはどうすればよいか? 1行追加するだけでした。 net.reset_class(["person"], reuse_weights=['person']) 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze…

【Realtime Object Detection】動画に対して物体検出(ssd_512_mobilenet1.0)

GluonCVの学習済みモデルを使ってWebカメラの動画に対して物体検出(Object Detection)を行う方法です。

GluonCVを使って物体検出(Faster RCNN resnest269)

初めに 環境 バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 結果 初めに 公開されたばかりの「faster rcnn resnest269」を使ってみた。 環境 Windows10 Pro GPUなし Python 3.8.2 バージョンの確認(pip freeze) 実際にインストールしたのは「mxnet」と「gl…

【MXNet】10行で物体検出(CenterNet)

2020年12月27日記事を更新しました。 初めに 結果 環境(GPUなし) mxnet, gluoncvのインストール バージョンの確認(pip freeze) 実行ファイル 動画に対して物体検出 初めに 今回は「CenterNet」のデモのみ実行してみました。 結果 環境(GPUなし) Window…

【MXNet】写真に写っている人を数える(Faster RCNN resnet101を用いた物体検出)

2020年12月24日記事を更新しました。 はじめに たとえば上の写真に車が何台写っているかを数えてみる。 Pythonスクリプト import mxnet as mx from gluoncv import model_zoo, data, utils url = 'https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/t/touch-s…

GluonCV「Object Detection」pretrained modelの比較

「yolo3_darknet53_coco」 「ssd_512_resnet50_v1_coco」 「faster_rcnn_fpn_resnet101_v1d_coco」

GluonCVを使って物体検出(YOLO-v3) わずか11行でできた!

2020年12月22日記事を更新しました はじめに 実行ファイル 環境 GPUあり GPUなし その他 はじめにGluonCVの学習済みモデルを使って物体検出を行いました。 コードはたったの11行です。 実行ファイル import mxnet as mx from gluoncv import model_zoo, data…

WindowsでMXNet-SSDを使う(GPUあり)

環境 Windows10 Pro 64bit NVIDIA GeForce GTX1080 CUDA9.2 cudnn7.2.1 Python3.6.8(venv使用) 必要なパッケージのインストール pip install mxnet-cu92 pip install opencv-python pip install matplotlib バージョン確認(pip freeze) certifi==2019.6.16…