変換し、スマホで動かすことが出来ます。動かし、実際に遊ぶところまでとします。980M)dockerデータスマホで弊社社員を撮って集めました。今回は転移学習になるのでデータ数は少なめで実験してみました。学習データは8枚!!テストは3枚でやっています。今回初めて使うのでターゲット社員は一人でやってみました(つまり、ラベルは1つになります)。プライバシー保護のため、黒線を入れていますが学習データは加工前のものを使用しています。顔だけにするか迷いましたが、思い切って全体図にしてみました。避けるためにこのモデルを選びました。簡単に構築できる素晴らしいものですが、環境構築は難しい方だと思います。組むことをオススメします。'worker2'}このように作成します。変換する必要があります。API(dataset_tools)を参考にしてください。数を調整してみてください。200秒とかなりかかりました。夜中に回し、翌朝出社した時には学習は完了していました。用モデルを作ることができます。簡単に動かすことができます。今回は実験的に社員一人だけを入れて試してみましたが、一人だけだと人間としての判定をされるようで、他の社員でも高精度で判定されてしまいました。次回は二人以上で実験してみたいと思います。使えば、機械学習初心者の方でも簡単に物体検出を楽しむことができます。動かすことも簡単に出来るようになっているため、興味があったら是非試してみてください。Norén%d人のブロガーが「いいね」をつけました。