今回はモデルの改良について考えていきます。今回のAIの概要は白黒画像からの人認識です。白黒画像なので、カラー画像の人認識に比べると精度が下がってしまいます。そのため精度を上げるための工夫、改良が不可欠になります。今回はopenCVを用いた物体検出を試してみます。tensorflowを用いた機械学習をAWSサーバーで行うための環境構築方法をご紹介します。Raceが終了しました。前回のブログではアノテーションについてお話ししました。前回までのモデルはPythonを使用していました。PythonはCやC++に比べると遅いので、書き換えることで高速化することが出来ます。今回から、実際に開発を開始します。第一段階の開発として、アルゴリズム全体の作成に注力し、Jetsonではなく普通のパソコンを端末として装置が正常に動くか実験します。前回の続きで、白黒画像からの物体検出精度を上げる研究を行っていきます。パソコンのカメラから人の顔を検出し、覗き見防止をするプログラムを作成していきます。今回は前回導入した学習済みYOLOv3を使って、実際に撮影した画像に対して検出を行ってみたいと思います。今回から、室内の人数をカウントするシステムの研究内容について、記録をまとめていきたいと思います。ついてのブログを書いていきます。パン屋や、うどん屋などの会計の際、通常トッピングは人間が見て識別し、会計をします。今回の開発に必要になるであろう技術のうち特に重要なものを簡単に紹介します。実際に現場で動くことも考えると必要になってくる技術です。表したものになります。建設業の平成29年度の死亡者数は323人にもなり、これは全産業の死亡者数の3割を占めています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。