[248007048/248007048]yolov3の重みパラメータ(237MB)をダウンロードします。99%まず、サンプル画像(dog.jpg)で物体検出してみます。(最後の3行)と出ました。predictions.pngさて、検出結果を表示させてみましょう。犬、自転車、トラックと3つのクラスの物体検出がされていますね。フォルダーの中身です。毎回上書きされていきますので、保存したい場合はコピーして下さい。フォルダーを追加しました。入力すれば物体検出します。試して見るこれはオフィスの写真。人物、TVモニター、キーボード、ラップトップ、カップと様々なクラスのものを物体検出していますね。これは、レストランでデートでしょうか。人物、ワイングラス、イス、テーブルに加えて、ネクタイも物体検出していますね。これはインドの交差点。動画を静止画に切り出して物体検出し、その後GIF動画にしてみました。リアルタイム物体検出のイメージが湧くと思います(笑)。技術革新が日々進んでいる感じがします。PMcedroさんお世話になっております。consoleを継続して使用しています。そこで、お聞きしたいことが一点ありまして、今回ご連絡させていただきました。本ツールの構造自動探索機能は、一つのネットワークグラフを繰り返し最適化してくれるものだと認識しております。同じネットワークグラフを使い、データだけを繰り返し変更し、自動で連続して分析を行う方法はありますでしょうか。(その際のデータは、数値だけが異なり、行数や項目等は同じものを使用するものとします)分析したい内容は同じでも、中身のデータだけが異なる場合は、通常であれば毎回データをセットし直し、実行を行う必要があると考えてます。その数が数百、数千とある場合においては、その都度手動で変更するのは大変ではないかと考えています。自分でも調べていますが、未だ有力な情報に出会うことができておりません。自動でデータを変えて分析する機能についてご存知であれば、ご教示いただけると幸いです。ご検討の程よろしくお願い致します。AM自分の持っている色々な写真から物体検出できて、新しい技術を身近に感じることができ、とても楽しかったです。得にサンプルにあるような食卓の写真は、ワイングラス、ボトル、フォークなど細かいところもで拾ってくれ、美しいです。Wgetのインストールを少し調べましたが、その他、教えていただいた手順で、すぐに動かすことができました。ありがとうございます。さんへコメントありがとうございます!学習済みモデルが簡単に手に入るので、本当に手軽に物体認識が試せますよね。AIの普及には目を見張るものがあります。いったネタを投稿して行きます。今後とも、よろしくお願いします。V3、ようやく、少し使えるようになりました。cedroさんの説明、これからも楽しみにしています。PMmafaldineさんへコメントありがとうございます!それは、なによりです。これからも、色々な事に挑戦して、分かったことをブログにして行きたいと思います。今後とも、よろしくお願いします。PM初めまして、「YOLOって何?」の下にある、YOLOの構成図の作者の吉元です。この図を使用して頂いて大変うれしく思います。引用元を明示して頂けないでしょうか。PM吉元様いつも大変お世話になります。