学習メモ：Training Object Detection Models in Create ML - WWDC 2019 - Videos - Apple Developer

https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2019/424/

• Object DetectionとSound Classificationについて
• Object Detectionはカメラで撮影した現実世界のオブジェクトを認識する
• オブジェクトの存在と位置を認識
• 機械学習のモデルトレーニングする
• Image Classificationとの違い、Image Classificationは一つの結果のみ認識する機能
• Object Detectionは複数の物体のラベルやサイズを認識する
• ラベル付けした画像でトレーニングを行う
  • bounding box と label

• 学習データのアノテーションフォーマット（json）
• アノテーションデータは画像と一緒にフォルダに格納する

• Create MLを立ち上げてObject Detectorを選択
• トレーニング結果

• 右に行くにつれて損失（loss）が減っている
• I/U 50% が平等に90%超えている

• トレーニングする画像の数はバランスさせる、1クラスに最低30枚以上の画像を用意する
• 複数のアングル、様々な背景の画像、照明の環境のバリエーションのデータを用意する

思ってたよりもビデオが短かった。。