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

  • 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。。

このスクラップは2020/12/10にクローズされました
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