物體検出は人工知能の最もエキサイティングなアプリケーションの 1 つとなっており、機(jī)械が視覚データを理解して解釈できるようになります。このチュートリアルでは、YOLO (You Only Look Once) アルゴリズムを使用してリアルタイムの物體検出アプリケーションを作成する手順を説明します。この強(qiáng)力なモデルにより、畫像やビデオ內(nèi)のオブジェクトを迅速かつ正確に検出できるため、監(jiān)視から自動(dòng)運(yùn)転車まで、さまざまな用途に適しています。

目次

1. 物體検出とは何ですか?
2. YOLO を理解する
3. 環(huán)境のセットアップ
4. 依存関係のインストール
5. 物體検出アプリの構(gòu)築
6. 潛在的な使用例
7. 結(jié)論

物體検出とは何ですか?

オブジェクト検出は、畫像またはビデオ ストリーム內(nèi)のオブジェクトを識別して位置を特定するコンピューター ビジョン タスクです。どのようなオブジェクトが存在するかを判斷するだけの畫像分類とは異なり、オブジェクト検出では、検出されたオブジェクトの周囲に境界ボックスとそのクラス ラベルが表示されます。

YOLOを理解する

YOLO は、「You Only Look Once」の略で、最先端のリアルタイム物體検出アルゴリズムです。 YOLO の主な利點(diǎn)はその速度です。高精度を維持しながらリアルタイムで畫像を処理します。 YOLO は入力畫像をグリッドに分割し、各グリッド セルの境界ボックスと確率を予測することで、1 回のパスで複數(shù)のオブジェクトを検出できるようにします。

環(huán)境のセットアップ

コードに入る前に、以下がインストールされていることを確認(rèn)してください:

• Python 3.x: python.org からダウンロードします。
• OpenCV: コンピューター ビジョン タスク用のライブラリ。
• NumPy: 數(shù)値計(jì)算用のライブラリ。
• TensorFlow または PyTorch: YOLO モデルの実行の好みに応じて。

仮想環(huán)境の作成 (オプション)

仮想環(huán)境を作成すると、依存関係を効果的に管理するのに役立ちます:

python -m venv yolovenv
source yolovenv/bin/activate  # On Windows use yolovenv\Scripts\activate

依存関係のインストール

pip を使用して必要なライブラリをインストールします。

pip install opencv-python numpy

YOLO の場合、事前トレーニングされた重みと構(gòu)成ファイルをダウンロードする必要がある場合があります。 YOLOv3 の重みと構(gòu)成は、YOLO の公式 Web サイトで見つけることができます。

物體検出アプリの構(gòu)築

次に、リアルタイムの物體検出に YOLO を使用する Python スクリプトを作成しましょう。

ステップ 1: YOLO をロードする

object_detection.py という名前の新しい Python ファイルを作成し、必要なライブラリをインポートして YOLO モデルをロードすることから始めます。

python -m venv yolovenv
source yolovenv/bin/activate  # On Windows use yolovenv\Scripts\activate

ステップ 2: ビデオ ストリームを処理する

次に、Web カメラからビデオをキャプチャし、各フレームを処理してオブジェクトを検出します。

pip install opencv-python numpy

ステップ 3: アプリケーションの実行

アプリケーションを?qū)g行するには、次のスクリプトを?qū)g行します:

import cv2
import numpy as np

# Load YOLO
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

検出されたオブジェクトがリアルタイムで強(qiáng)調(diào)表示された Web カメラ フィードを表示するウィンドウが表示されます。

潛在的な使用例

リアルタイムの物體検出には、次のような幅広い用途があります。

• 監(jiān)視システム: 防犯映像內(nèi)の侵入者や異常な活動(dòng)を自動(dòng)的に検出します。
• 自動(dòng)運(yùn)転車: ナビゲーションのために歩行者、交通標(biāo)識、その他の車両を識別します。
• 小売分析: 店舗內(nèi)の顧客の行動(dòng)と交通パターンを分析します。
• 拡張現(xiàn)実: 現(xiàn)実世界のオブジェクトを検出して操作することで、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。

結(jié)論

おめでとうございます! YOLO を使用したリアルタイム物體検出アプリケーションの構(gòu)築に成功しました。この強(qiáng)力なアルゴリズムは、さまざまな分野にわたるアプリケーションに多くの可能性をもたらします。さらに詳しく調(diào)べる場合は、特定の物體検出タスク向けに YOLO を微調(diào)整したり、このアプリケーションを他のシステムと統(tǒng)合したりするなど、より高度なトピックに取り組むことを検討してください。

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以上がYOLO を使用したリアルタイム物體検出アプリケーションの構(gòu)築の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。