[Liner.ai]オブジェクト検出でインコを検出してみる！
Liner.aiについて
Liner は、ML モデルを簡単にトレーニングできる無料のツールです。トレーニング データを取得し、統合しやすい ML モデルを提供します。コーディングや機械学習の専門知識は必要ありません。
対象OS
Windows
Mac (Apple, Intel)
Linux
やってみる
今回はインコの画像をトレーニングさせてオブジェクト検出をしてみます。
Liner.aiが初めての人は前回の記事を一読してから試してみてください！
アノーテーションデータ作成
今回は、オブジェクト検出をするためにデータセットの画像からインコだけを抽出したXMLファイルが必要になります。抽出するためのツールとして今回は「Label Studio」を利用します。使い方については、Youtubeに上がっていますチュートリアルを確認してください。今回は説明を割愛したいと思います。
Start new project
「Project type: Object Detection」を選択
「Project name: BirdTracking」
「Author: <なんでもいいです>」
データセットをimport
Label Studioで生成したDatasetは以下のようなディレクトリ構成で生成されます。
生成されたDatasetディレクトリをLiner.ai側にImportしてデータセットを行ってください。
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├── Images
│ ├── img1.jpg
├── Annotations
│ ├── img1.xml
データセットを利用してトレーニングをする
トレーニングを開始すると大体1時間30分程度かかりました。今回は40枚程度の学習でしたがこのぐらいかかりました。Time remainingが0:00:00になればトレーニングは完了です。
デモモデルを利用してオブジェクトを検出してみる
今回トレーニングさせたモデルを試してみましたがかなり精度が良かったです。
今後について
オブジェクトの検出などができたので、これらのモデルデータを利用して動画などからオブジェクト検出をしてみたりなど色々できそうなことが湧いてきました。OpenCVとかscikit-learn使って頑張る必要はなさそうですね。
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