AIによる画像物体検出器を実際に作って技術習得(yolo、TensorFlow)

AIの進化により、顔認証や自動運転などの技術が身近になりました。しかし、AIの仕組みを理解する機会は多くありません。本サービスでは、コンピュータビジョンの基礎である物体検出を実際に作り、AIの中身を体感しながら学べます。初心者でも取り組める内容で、使うだけでなく理解することを目的としています。

現在の支援総額

27,700

277%

目標金額は10,000円

支援者数

6

募集終了まで残り

28

AIによる画像物体検出器を実際に作って技術習得(yolo、TensorFlow)

現在の支援総額

27,700

277%達成

あと 28

目標金額10,000

支援者数6

AIの進化により、顔認証や自動運転などの技術が身近になりました。しかし、AIの仕組みを理解する機会は多くありません。本サービスでは、コンピュータビジョンの基礎である物体検出を実際に作り、AIの中身を体感しながら学べます。初心者でも取り組める内容で、使うだけでなく理解することを目的としています。

以前犬猫判定について、犬種は判別できないのかとの問い合わせがあったので、試してみた。

150余の犬種データがあったので、ラズパイ5のyoloでやってみたが、256*256のイメージサイズだとプログラムはkillされてしまったので、128*128、バッチ1でやってみたところepoch-1に2.5時間、その後のepochで1時間かかる、epoch10(1晩かかった)でmA50-95 が 0.00575という悲惨な結果。とてもラズパイでやるレベルではなさそうでした。強力なGPUと大きなメモリがあるPCならなんとかなるかもしれないけれど....

ちなみに、chatGPTに複数の犬が映った写真を見せたら、見事に犬種とその状態を説明してくれた....凄すぎる...

やはり、ラズパイレベルでやるなら用途を限定しないと無理がありますね。

シェアしてプロジェクトをもっと応援!

新しいアイデアや挑戦を、アプリで見つけるcampfireにアプリが登場しました!
App Storeからダウンロード Google Playで手に入れよう
スマートフォンでQRコードを読み取って、アプリをダウンロード!