「YOLO」は、フィットネス、トレーニング、スポーツを生活に取り入れて、アクティブな日々を過ごしたい女性のためのメディア。ダイエット、ヘルス、ビューティといった内容も充実し、身体を動かすのが大好きな女性のフィットネスライフをサポートします。サンプルファイルの中を覗いてみた。サンプルファイルの中を覗いてみた。ライブラリディレクトリに、OpenCVを展開したディレクトリ配下のopencv\build\x64\vc12\libを追加する。2015でも問題なく使用できた。前回はYolov2の準備をして画像から物体認識をさせました。今回は動画を読み込み物体認識をさせようと思います。解析した動画は保存するようにしました。元のソースは画像系をPILで処理していました。MobileNetv1(非论文解读)。目前有三个版本,Yolo-v1,Yolo-9000,Yolo-v2。yolo_v2是在yolo的基础上修改的,解决yolo存在的问题。"tello"のカメラを使って、yoloをまわす。今回はpytorchでやってみる。個の層が含まれています。最近、OpenCVで遊んでいて、付属の顔検出用の分類器の精度があまり良くないので、自分で作ってみることにした。ドキュメントがとっ散らかっているので、メモとして残す。次の画像は付属の分類器を使って検出したもの。False-Positiveも多くて、うまく顔を捕捉できていないのがわかる。今回はOpenCVの概要と基本機能を紹介する。どのような画像処理をしなければなりませんか。coordinatorの清水秀樹です。v2の物体検出の精度に、VGG16の画像認識を組み合わせて使用してみたら最強の物体検出ツールが出来上がるのではないかと・・・。0を使いましたが、最新のものでOKです。OPENCV=1にしておくことも忘れずに!!。どのような画像処理をしなければなりませんか。