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。

PepperにSSD_Kerasによる物体検出機能を搭載する実装方法を解説。Pepperカメラ画像のPC転送・学習モデル準備・ソースコードまで網羅し、物体検出ができるPepperの未来像も語ります。

Pepperに搭載されているカメラ映像からリアルタイムに物体検出を行う実装方法を解説。SSD_Kerasと連携するソースコード、開発時の注意点、今後の目標まで紹介します。

Googleから新しくリリースされたTensorFlow Object Detection APIを試した実装記録。意味不明なエラーに悩まされながらも動かすまでの試行錯誤を、同じハマりに遭った方向けに公開。

PC内蔵カメラの映像からOpenCVのカスケードファイルで物体検出を試す入門記事。学習モデルを作らず、Haar Cascadeだけで顔検出を動かす最短手順とソースコードを紹介します。

SSD_Kerasで自分が用意した画像から独自の物体検出モデルを学習させる方法を解説。難易度が高いデータ準備を、自作の画像データ準備ツールで突破するアプローチで実装手順を紹介します。

OpenCVのカスケードファイルを使えば、SSD_Kerasのような重い環境構築なしで簡単にリアルタイム物体検出が始められます。胴体検出のサンプルコード付きで手軽に試せる手順を解説。

映像から物体検出するSSD_KerasをmacOS上にAnacondaを使って簡単にセットアップする方法を解説。Ubuntu編で手こずったOpenCV環境を、Macでさらっと組む現実解の手順書です。

まっさらなUbuntu 16.4にSSD_Keras環境を構築し、リアルタイム映像から物体検出するまでの全手順を、ハマりどころを潰しながら解説。pip・TensorFlow・Keras・OpenCVのバージョン縛り付き。