2019/12/22まずはじめにいきなりですが、この記事は実装が終わっておらず書きかけの状態です。結論として出た事柄から記述することによりよりよい情報になることを目指します。間違いがあれば訂正いたしますのでご教授ください。Detaction”といいます。写真や動画から物を検出する際に必要な情報は以下の通りです。Confidence日本語の記事が見つからない場合は英語で調査する必要があります。Unityで物体検出をするために物体検出、で調べるとOpenCVが出るため、OpenCVforUnityを購入します。Pl...更に、Unity標準のWebCameTextureだとあまり機能が無いため、NatCamを購入します。Android...OpenCVのサンプルNatCamとOpenCVforUnityの連携を見ると、Matクラスへの変換までが記述されてあるためそちらをインポートします。EnoxSoftware/NatCamWithOpenCVForUnityExampleひとまずUnityで準備できることは以上です。ここからは自分で集めた画像から物体検出をするための準備を行います。自分で検知したいものを撮影していくか、Imageクローラを用意し、CreativeCommonsの商用利用可能画像を取得していきましょう。大体1種類の検知につき、画像を50個は用意します。このとき、例えばリンゴの場合はカットしたものなどを一種類として入れると精度が悪くなると思われます。そのため、ハーフカットや更にカットしたリンゴを認識したい場合は、別々の種類として画像を用意し、それぞれ50枚ほど用意しましょう。調査履歴(メモ)さて何から手をつけたらいいかが分からないためOpenCVforUnityサンプルのobjdetectから参考にしました。objdetectFaceDetectionExampleHOGDescriptorExampleQRCodeDetectorExampleとありますが、やりたいことは顔とQRコード認識ではないためHOGDescriptorを読んでみます。特徴検知をして物体検出を行う手法のようです。いう単語も出てきますがひとまず特徴ごとの特性を見てみよう。学術論文の絵だけ見れば分かるかもでチラ見をします。URLhttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.456.1094&rep=rep1&type=pdfこれも白黒か。step.これは論文どこだろう。色味の差分が大きいところを情報としてもっていてそれが似ていたら、という感じなのかな。)検出方法はあるけど、それがなにかを表すための情報がSVMのようだ。いうことで他サンプルを漁る。サンプルではいくつかの定数と以下のデータが必要なようです。サンプルではいくつかの定数と以下のデータが必要なようです。サンプルではいくつかの定数と以下のデータが必要なようです。yolov3-tiny.weightsyolov3-tiny.cfg.txtcoco.namesこの三種はMobileでも動作するようなので、高速なのだと思われます。エディタで中身を見ると、それぞれ分類リストが記述されているようです。それ以外のデータを用意できれば自作の物体検出が出来ると思われます。聞いた事もないので調査します。いうアルゴリズムがあります。マルチボックス前提な略し方だなぁ。こちらはとても遅く、モバイルで写真や動画から物体検出するにはコストが高すぎるようです。そこで計算を早めたものがMobileNetというアルゴリズムを利用して高速化したMobileNetSSDの登場、ということなんですがここから先は学術論文を読んでもよく分からんなのでURLだけ貼っときます。計算式が入ってるっぽい。