Visionを用いて、オブジェクト検出を行った件のまとめです。最終的な目標は画像1枚入力したら、写真の中のフォークとはさみを認識することです。データの入手ここから学習データなどを入手しておきます。project」をクリックしばらくすると、以下の画面に遷移します。指示に従って進めると、以下のように追加した画像が表示されます。画像をクリックして検知したい画像を四角で囲うようにドラッグ&ドロップしてタグ付けちなみに初めからフォークの上にオンマウスすると、オブジェクト検知した結果が点線であらわされるので、これをクリック&調整してタグ付けする方法もあります。以下のように15個ずつフォークとはさみを登録します。15個に満たない場合、学習時に以下のようなエラーがでます。Training」を行うすると、以下のような画面に遷移します。3分ほどで以下のようにPrecision、Recall、mAPが表示されます。Test」をクリックし、テスト画像をアップロードします。以下のようにオブジェクト検出した結果が返ってきます。精度はいまいちなようです。Filterのスライドバーを弄ると、オブジェクトの確率を絞っていけます。「Predict」タブをクリックすると、今までのテストの結果を見ることができます。Visionを用いて、写真の中のフォークとはさみを認識させました。Visionにプログラムで学習データを一括登録したいと思います。(^2)2019年に新卒でFIXERに入社しました。PlatformとAzure勉強中です。趣味はアニメなので、こっそりブログネタに絡めています。最近の推しはプロメアです。Days%d人のブロガーが「いいね」をつけました。