処理速度が最も速いと言われるYOLO v2をPythonで実装し、動画/Webカメラ映像からのリアルタイム物体検出まで動かす手順を解説。動画でエラーになる公式手順を回避する自作実装です。

画像から「物体らしき領域」を効率よく抽出する古典手法 Selective Search を使った映像からの物体検出にチャレンジ。環境準備から実行結果まで、検出精度向上のヒントとして紹介します。

Parrot社のドローン Mambo を Node.js から操作する手順を解説。Homebrew・nodebrew・Node.jsのインストールからモジュール導入、ドローンの探索・接続・離陸までソースコード付きで紹介。

アトリエ秋葉原での勉強会で発表したR-CNNを「TensorFlow×Pepper」で実装する方法のスライドと使用ソースコードまとめ。美人女優検出・Slack連携・Word2Vec類義語出力の応用例も。