はじめにタイトル通りです。今回はMMDetectionでMultiple Object Tracking(MOT)を実行するまでの手順を記録しておきます。環境 Ubuntu 22.04 on WSL2 Python 3.10 CUDA 11.8pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-url https://d…

公開日：2023年1月14日 最終更新日：2023年2月17日 はじめに 方法の概略 実行 Clone サンプル動画のダウンロード 学習データ作成、学習 推論 画像 Webカメラ 環境構築 使用させて頂いたツール その他 はじめにYOLOv8が公開されました。開発元はYOLOv5と同じU…

公開日：2022年9月19日 最終更新日：2022年12月31日 はじめに 方法の概略 実行 Clone サンプル動画のダウンロード 学習データ作成、学習 推論 環境構築 使用させて頂いたツール その他 はじめに以前からどうにか物体検出モデルの学習を簡単にできないかと模…

公開日：2022年9月16日 最終更新日：2022年9月20日 2022年9月19日「mmtrack==0.14.0」が公開されてこのバグは修正されています。 エラーが出るPythonスクリプト import os from mim.commands.download import download os.makedirs('models', exist_ok=True)…

公開日：2022年7月26日 最終更新日：2022年9月20日 はじめに 詳細な手順 結果 拡張性 動作環境 Python環境構築 その他 2022年9月20日追記：最新記事はこちら はじめにYOLOv7が公開されています。 github.com さっそく使ってみました。 YOLOv5でやったことと…

公開日：2022年7月16日 最終更新日：2022年9月20日 はじめに 詳細な手順 結果 拡張性 動作環境 Python環境構築 その他 2022年7月26日追記 2022年9月20日追記 はじめにタイトルにあるように教師データ作成を含めて物体検出モデルの学習をサクッと行います。こ…

対象物の動画を撮影し、それに対してpysotを使ってObject Trackingを行います。次にその結果を使ってYOLOv5の学習を行います。

Object Trackingの結果を使って物体検出モデルの転移学習を行いました。

はじめに 環境 GPUあり GPUなし ソースコードのダウンロード 学習済みモデルのダウンロード Pythonスクリプト 最終的なスクリプト 結果 さいごに 2021年10月19日追記 はじめに以前MXNetとGluonCVを使ってやったことをPyTorchでやることによってPyTorchの勉強…

敵ロボットの画像を判別するためにGluonCV物体検出モデルの学習を行いました。学習データの準備には学習済みObject Trackingモデルを使用しています。

はじめに Object Trackingの記事を書いた。 touch-sp.hatenablog.com 何のためにObject Trackingが必要か？ 自分にとっては物体検出モデルの学習データ作成に必要である。 学習データに使えることは以前検証した。 touch-sp.hatenablog.com 今回はObject Tra…

2021年10月18日追記 OpenCVの「selectROI」を使うと簡潔に書ける。 import cv2 import sys cap = cv2.VideoCapture(sys.argv[1]) ret, img = cap.read() cap.release() source_window = "draw_rectangle" cv2.namedWindow(source_window) rect = cv2.selectR…

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…