YOLO V5の学習モデルをGoogle Colab上で作成する手順を解説。Googleアカウントだけで使える無料GPU環境で、高価なPCなしでもAI学習を体験できる方法を初心者向けに紹介します。

YOLO V5の学習方法が驚くほど簡単になっていたのでまとめた解説記事。GPU搭載Ubuntuで公開データセットを使い、最短手順で自前モデルを学習させる流れを動画付きで紹介します。

リリース直後のYOLO V5を実際に動かしてみたレビュー。マスクチェックなどの実例で精度を確認しつつ、前バージョンYOLO V3と検出結果を比較してアップデートの実力を検証します。

Jetson NanoにTensorFlow・Keras・keras-yolo v3をセットアップして物体検出AIを動かす手順を解説。本家YOLOやdarknet tiny-yoloの実行方法も合わせて紹介します。

OpenCV-Face-Recognitionを使えば、すぐに試せて精度の高い顔ベースの個人認証が可能です。撮影カメラと認証カメラを同じにしておくと精度が出やすいなど、活用のコツも紹介。

リアルタイム映像から性別と年齢を推定できるDeep Learning技術を紹介。オープンソースで公開された推論コードを動かし、動画として保存できるよう改造する手順まで解説します。

TensorFlowのReal-Time Style Transferで実写動画をアニメ風に画風変換する手順を紹介。試した動画の作例と、セットアップで苦労したポイントもあわせてまとめました。

数万円で買えるStereoLabs ZEDカメラを使えば、自作AIロボットの目を一気に進化させられます。距離計測のソースコードと、車載で動作確認した3Dマッピングの様子も紹介します。

USB HDMI変換アダプターを使って、一眼レフや高画質ビデオカメラの映像をPCに取り込み、keras-yolo v3でリアルタイム物体検出を行う方法を紹介。yolo_video.pyの修正点付き。

Dell G7にUbuntu 16.04 LTSをインストールし、OpenCV 3.4.0・GPUドライバ・CUDA・cuDNN・YOLO V3を入れる手順を備忘録としてまとめました。工場出荷リセット時の不具合解決法も記載。