CIFAR10などの画像データセットは、1枚の写真の中には必ず1つのクラスの物体しか写っていないわけですが、実際の写真を見てみると、人と犬が一緒に写っていたり、バイクの後ろに自動車が写っていたりと、1枚の写真の中に複数のクラスの物体が写っているのが普通です。そのため、1枚の写真の中の、何処に、何が写っているのかを検出する、「物体検出」をしたいというニーズが出てきます。今回は、物体検出をするニューラルネットワークの中で、特に高速処理が可能な「Yolo」の学習済みモデルを使って、Macでサクッと「物体検出」をやってみます。頭文字を取ったもので、物体の位置検出とクラス分類を同時に行うことで、高速処理を可能にしたニューラルネットワークです。once(人生は一度きり)という意味なのですが、これをもじったと思われます。権)動作原理は、画像を正方形にリサイズした後、CNNで、バウンディングボックスと呼ばれる長方形の線による「物体検出」と7×7のグリッドそれぞれの「クラス分類」を並行して行い、最後にこの2つの結果を合体するというものです。冒頭の写真で言うと、こんな出力結果になります。二匹の犬とそれを連れている人物二人、そして後ろにいる一人も検出しています。Yoloをインストールしますインストール環境は以下の様です。前回と比べると若干スピードは落ちたものの、検出精度が大幅にアップしたとのことです。今回は、最新バージョンをインストールします。cloneで、自分のPCに「Yolo」のプログラムをコピーします。入力し、先程コピーしたフォルダーに移ります。入力し、ビルドします。<function>ビルドできたか確認してみます。返ってくればOKです。