iPhone上でTinyYOLO-CoreMLを動かして、PCのGPU無し環境より高速な物体検出を実現する手順。X-Codeセットアップ・git clone・実機テストまで初心者でも追える形で紹介します。

ラズパイの物体検出をYoloNCS＋Intel Movidius（USB型DL用アクセラレータ）で高速化する手順を解説。SSD_Kerasの遅さを克服した実用化への一歩を環境準備込みで紹介します。

YOLO v2の物体検出（80クラス）にVGG16の画像認識（1000クラス）を組み合わせて、より詳細なクラス名で検出する強化型物体検出ツールを実装。仕組みとソースコードを公開します。

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。