【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)
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)
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
東京大学工学部卒。富士総合研究所・国際大学GLOCOM、アメリカの教育系スタートアップ(Blackboard Inc.)に参加。NASDAQ IPOを経て起業。
Udemyでのべ約200,000名以上にAI開発・プログラミング講座を35コース提供中。
2021年7月からアメリカ発のスタートアップ、Class Technologies Inc.(Softbank社のビジョンファンド2から$105億ドルの資金調達。Zoomを教育用に拡張)に参加。大学や企業におけるオンライン、ハイブリッド授業の実践サポートを提供中。
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。