【YOLO v3で実践】ディープラーニングによる物体検出入門
1,055 students enrolled
【YOLO v3で実践】ディープラーニングによる物体検出入門
高速な物体検出システムであるYOLO v3をベースに物体検出を学んでいきます。
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This course includes
- 1 hour on-demand video
- 4 articles
- Full lifetime access
- Access on mobile and TV
- Certificate of Completion
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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
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17 lectures
01:16:25
+
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YOLOv3を動かしてみよう！（macOS）
2 lectures
06:55
練習課題（YOLOv3で静止画を分析・macOS編）
00:10
+
–
YOLO v3をWindowsで実行してみよう！
6 lectures
31:39
YOLOv3をビルドしよう（Windows 10編）その１
06:10
YOLOv3をビルドしよう（Windows 10編）その２
05:38
YOLOv3をビルドしよう（Windows 10編）その3
04:24
YOLOv3をビルドしよう（Windows 10編）その4
09:34
YOLOv3をWindowsで実行しよう！
05:43
練習課題（YOLOv3で静止画を分析・Windows編）
00:10
+
–
ウェブカム映像を解析してみよう
4 lectures
18:22
ウェブカム映像を解析してみよう（Windows編）
03:52
ウェブカム映像の解析（macOS編）OpenCVを組み込んでビルドしよう
08:21
PyTorch版YOLO v3で検出を行ってみよう
05:56
（オプション）練習課題：ウェブカム映像を解析してみよう
00:13
+
–
YOLOv3の仕組みを学ぼう
2 lectures
10:28
YOLOv3の物体検出の仕組み
05:49
YOLOv3のモデル構造（畳込みとResNet）
04:39
+
–
ボーナスセクション
1 lecture
02:26
AI・ディープラーニングのおすすめコース
02:26
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