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

51,700

517%

目標金額は10,000円

支援者数

9

募集終了まで残り

終了

このプロジェクトは、2025/12/22に募集を開始し、 9人の支援により 51,700円の資金を集め、 2026/02/26に募集を終了しました

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

51,700

517%達成

終了

目標金額10,000

支援者数9

このプロジェクトは、2025/12/22に募集を開始し、 9人の支援により 51,700円の資金を集め、 2026/02/26に募集を終了しました

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。

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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。

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