【YOLO v3で実践】ディープラーニングによる物体検出入門
What you'll learn
- ディープラーニングによる物体検出の原理を理解できる
- 物体検出ライブラリ・YOLO(You Only Look Once）をインストールして使用できるようになる
- YOLO v3を用いて静止画像の解析を行える
- YOLO v3を用いて動画像ファイルやウェブカメラ映像を解析できるようになる（Windows, macOS)
Course content
- Preview03:11
- Preview03:22
Requirements
- インターネット接続
- プログラミング経験があると理解しやすい（コードに出てくる文法は解説します）
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Description
【最新更新情報】
2019/8/27 PyTorch移植版のYOLO v3でウェブカム映像の解析を行ってみました。セクション4で公開しています。
2019/8/27 macOS上でdarknetをOpenCVを組み込んでビルドする方法を追加しました。セクション4で公開しています。
【コース概要】
このコースでは、静止画像や動画像に含まれる複数の物体を検出する「物体検出（Object Detection）」を学びます。
機械学習やディープラーニングの入門コースでは、画像内の単一のオブジェクトの分類・識別がよく取り上げられます。
しかし、実用的なアプリケーションを開発する際には、静止画像や動画像に複数の物体が含まれるため、「何が写っているか？」だけでなく、「何が」「どこに」写っているか、を検出することが重要となります。
今回は、YOLO（You Only Look Once）v3という高速動作が可能な物体検出ライブラリを用いて、静止画像や動画像の解析を実行するテクニックについて学びます。
Who this course is for:
- ディープラーニングによる物体検出にチャレンジしたい方
- 単一の画像分類より高度なアプリケーション開発にチャレンジしたい方
Instructor
![井上 博樹 (Hiroki Inoue)](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.1 Instructor Rating
- 20,533 Reviews
- 83,654 Students
- 34 Courses
東京大学工学部卒。富士総合研究所・国際大学GLOCOMを経て、ワシントンD.C.の教育系スタートアップ（Blackboard)にて多言語化などを担当。NASDAQ IPOを経験した後、起業。
Udemyでのべ約122,000名にAI開発・プログラミング講座を34コース提供中。
現在は、研究開発へのAI導入支援を提供し、ディープラーニングによる電力消費量予測、医療分野におけるディープラーニングによる画像分析などの研究開発の支援実績有。
また、Udemyでの教育経験を活かし、教育機関や企業などの教育研究支援、オンライン教育プラットフォーム（LMS/Moodle/Canvas/Blackboard）導入、反転授業・ブレンデッドラーニング・パーソナライズドラーニング（個別学習）の導入支援、映像授業制作、教育アプリ開発なども提供。
著書・訳書: 「インターネットの歴史と社会的インパクト（1994年 訳」「Moodle入門(2007年)」「Moodle2ガイドブック(2013年)」「反転授業マニュアル(2014年)」「動画xスマホで稼ぐ(2014)」「エンジニアのためのオンライン講座制作ガイド（2016年12月刊)」
中国語検定HSK3級, 4級(6段階の下から4段階目まで)合格。
TOEIC955点、リスニング満点.
Udemyを通じて、多くの方がAIアプリ開発・モバイルアプリ・ウェブ開発などをマスターし、イノベーションにチャレンジする応援をしたいと日々コース制作をしています。