Tensorflowを用いたオブジェクト検出
以前、オブジェクト検出AIのトレーニングを行いました。
目次
ある寒い冬の日、7月にオーストラリアで… 私は、未封のコンクリート補強鉄筋を検出するためのAIモデルを訓練するという緊急の必要性を感じました…
そのため、地元のBunningsからいくつかの新しい輝く補強鉄筋を購入しました。
そして、このような補強鉄筋用の安全キャップも購入しました。
キャップからスタート
これらの黄色の補強鉄筋キャップを使って、さまざまな構成の写真を100枚撮影し、LabelImgでラベル付けしました。SSDモデルを使用し、またEfficientNetを使ってPythonで少しコーディングを行い、モデルはすぐに私が望んでいたことを学習しました。
当初、モデルはほぼすべての黄色い円柱状の物体を補強鉄筋キャップと認識していました。
バウンディングボックスはもっと正確にすることもできます…
次に鉄筋が登場
ガレージからいくつかの他の有用な工具を取り出し、このような写真をもう100枚撮影し、モデルはさらに改善しました…
明らかに改善しました。
モバイルアプリ
やがて、巨大な遅延なしにモバイル電話で動作する小さなSSD AIモデルをトレーニングし、シンプルなAndroidアプリを作成しました。それがこんな感じです：
そうです。
