Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
YOLOで遊ぶ / pyml-niigata-20181013
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
kasacchiful
PRO
October 13, 2018
Programming
0
350
YOLOで遊ぶ / pyml-niigata-20181013
Python機械学習勉強会 in 新潟 Restart #2 で発表した資料
kasacchiful
PRO
October 13, 2018
Tweet
Share
More Decks by kasacchiful
See All by kasacchiful
Amazon Q Developer CLI (現Kiro CLI) で作った 新潟ランチマップWebアプリのこれまでとこれから / 20260207jawsug-tochigi
kasacchiful
PRO
0
54
Amazon SageMaker Catalogの、AIエージェントによる自動データ分類機能を試してみようとしたが、できなかったので、代わりに最近構築したデータ連携基盤を紹介します / 20260117jawsug-fukui
kasacchiful
PRO
0
44
データファイルをAWSのDWHサービスに格納する / 20251115jawsug-tochigi
kasacchiful
PRO
2
240
テーブル定義書の構造化抽出して、生成AIでDWH分析を試してみた / devio2025tokyo
kasacchiful
PRO
0
750
ワイがおすすめする新潟の食 / 20250912jasst-niigata-lt
kasacchiful
PRO
0
48
WorkersでDiscord botを試してみた / 20250822workers-tech-talk-niigata
kasacchiful
PRO
1
100
地域コミュニティへの「感謝」と「恩返し」 / 20250726jawsug-tochigi
kasacchiful
PRO
0
270
Amazon Q Developer for CLI を使って PHP Conference 新潟 2025 参加者向けにグルメサイトを構築した話 / 20250620niigata-5min-tech
kasacchiful
PRO
1
160
ワイがおすすめする新潟の食 / 20250530phpconf-niigata-eve
kasacchiful
PRO
0
500
Other Decks in Programming
See All in Programming
モジュラモノリスにおける境界をGoのinternalパッケージで守る
magavel
0
3.5k
API Platformを活用したPHPによる本格的なWeb API開発 / api-platform-book-intro
ttskch
1
140
SourceGeneratorのマーカー属性問題について
htkym
0
200
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
470
Claude Codeログ基盤の構築
giginet
PRO
7
3.3k
ロボットのための工場に灯りは要らない
watany
10
2.9k
エージェント開発初心者の僕がエージェントを作った話と今後やりたいこと
thasu0123
0
250
encoding/json/v2のUnmarshalはこう変わった:内部実装で見る設計改善
kurakura0916
0
410
コーディングルールの鮮度を保ちたい / keep-fresh-go-internal-conventions
handlename
0
200
AIに任せる範囲を安全に広げるためにやっていること
fukucheee
0
130
AI 開発合宿を通して得た学び
niftycorp
PRO
0
120
モダンOBSプラグイン開発
umireon
0
130
Featured
See All Featured
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
260
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
150
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
150
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
150
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
970
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
100
Ten Tips & Tricks for a 🌱 transition
stuffmc
0
87
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
2
290
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
59
6.4k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
3.7k
Transcript
YOLOͰ༡Ϳ Pythonػցֶशษڧձ in ৽ׁ 2018/10/13 @kasacchiful
ࣗݾհ • ּݪ (@kasacchiful) • ৽ׁࢢࡏॅ • Ruby͕͓ؾʹೖΓ •
JaSST৽ׁ࣮ߦҕһ • JAWS-UG৽ׁࢧ෦ • ୈ1ճษڧձΛ11݄24()ʹ։࠵ܾఆʂ
એ
ઌ݄NDSͰ͜Μͳ͠·ͨ͠ • ࢿྉ: https://speakerdeck.com/kasacchiful/nds57 • σϞιʔε: https://github.com/kasacchiful/nds57-sample/blob/master/ nds57_vgg16_sample.ipynb
OSC 2018 Niigata ͰΓ·͢ IUUQTXXXPTQOKQPTDOJJHBUBNPEVMFTFHVJEFFWFOUQIQ FJE
JAWS-UG ৽ׁࢧ෦ઃཱ • 11݄24()ʹୈ1ճษڧձΛ։࠵ʂ IUUQTKBXTVHOJJHBUBDPOOQBTTDPN
ຊ
࣍ • YOLOͬͯԿʁମݕग़ͬͯԿʁ • ·ͣಈ͔ͯ͠ΈΑ͏ • ΧελϜֶशͤͯ͞ΈΑ͏
࣍ • YOLOͬͯԿʁମݕग़ͬͯԿʁ • ·ͣಈ͔ͯ͠ΈΑ͏ • ΧελϜֶशͤͯ͞ΈΑ͏
YOLOͬͯԿʁ • ମݕग़(Object Detection)ͷ࣮ͷ1ͭ • ଞʹɺFaster R-CNNSSDͳͲ͕͋Δ • DarknetϑϨʔϜϫʔΫ্Ͱߏங (C࣮)
→ Keras࣮ͳͲ͋Δ • ࠓय़ʹv3ެ։ ( https://arxiv.org/abs/1804.02767 ) • v2͕19 → v3͕53 • ݕग़͕एׯ͘ͳ͕ͬͨɺݕग़ਫ਼͕େ෯Ξοϓ • “You Only Live Once" Λͬͯ͡ɺ”You Only Look Once”
ମݕͬͯԿʁ • ͋Δը૾ͷத͔ΒఆΊΒΕͨମͷΧςΰϦ(Ϋϥ ε)ͱͦͷҐஔΛݕग़ • ڭࢣ͋Γֶशͷྨʹ૬ • ಈըʹద༻Մೳ • ମͷҐஔɺମͷྖҬΛۣܗͰғͬͨΓɺྖ
ҬΛॴఆͷ৭ͰృΓͭͿͨ͠Γ
ྫ͑͜Μͳײ͡ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
ެࣜͷσϞΛݟͯΈΑ͏ IUUQTQKSFEEJFDPNEBSLOFUZPMP
ମݕͷྺ࢙ ྖҬީิͷબఆ ಛྔͷநग़ ػցֶशͰྨ ैདྷ ྖҬީิͷબఆ σΟʔϓϥʔχϯά R-CNN Fast R-CNN
Faster R-CNN YOLO SSD σΟʔϓϥʔχϯά
ମݕͷࣄྫ • LIXIL (ABEJA SIX 2018Ͱͷߨԋ) • γεςϜΩονϯΛͬͨਓؒͷߦಈੳʹମݕΛ׆༻ • ମݕͷϩά͔Βɺ͍͍͢γεςϜΩονϯͷ։ൃʹͭͳ͍͛ͯΔ
• ମݕʹSSD͕ΘΕ͍ͯΔ • ࢀߟ: • https://six2018.abejainc.com/reports/ • https://logmi.jp/279849
࣍ • YOLOͬͯԿʁମݕग़ͬͯԿʁ • ·ͣಈ͔ͯ͠ΈΑ͏ • ΧελϜֶशͤͯ͞ΈΑ͏
darknetΠϯετʔϧ $ git clone https://github.com/pjreddie/darknet $ cd darknet $ make
ඞཁʹԠͯ͡Makefileฤू GPU=0 #=> NVIDIAͷGPU͕͑ͯɺCUDA͕ΠϯετʔϧࡁͳΒ1ʹ CUDNN=0 OPENCV=0 #=> OPENCV͕ΠϯετʔϧࡁͳΒ1ʹ OPENMP=0 DEBUG=0
Makefileमਖ਼ͨ͠Β࠶make $ make
ࢼ͠ʹ࣮ߦ $ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
͜Μͳײ͡ʹग़ྗ͞ΕΔ ݁Ռpredictions.jpgʹग़ྗ
σϞ
࣍ • YOLOͬͯԿʁମݕग़ͬͯԿʁ • ·ͣಈ͔ͯ͠ΈΑ͏ • ΧελϜֶशͤͯ͞ΈΑ͏
GPU͕ແ͍ͱπϥΠͷͰ • ֶशڥ: • Amazon EC2 p2.xlarge Πϯελϯε • GPU:
NVIDIA K80 (Google Colabͱಉ͡) • Deep Learning Base AMI (Ubuntu) Ver.10.0 • CUDAΠϯετʔϧࡁ
darknetΠϯετʔϧ $ git clone https://github.com/pjreddie/darknet $ cd darknet
Makefileฤू GPU=1 CUDNN=0 OPENCV=0 OPENMP=0 DEBUG=0
make $ make
ֶशͷྲྀΕ 1. ը૾ΛूΊΔ 2. Ξϊςʔγϣϯ͢Δ 3. ը૾Λਫ૿͢͠Δʢࠓճলུʣ 4. ֶश͢Δ
ࠓճͷֶश༰ • ΠλϦΞϯͷը૾ͷத͔ΒɺΠλϦΞϯͷྖҬΛ ݕग़ • class: 1ͭ (ΠλϦΞϯ͚ͩ) • ը૾72ຕ
• ຊͬͱूΊΔඞཁ͕͋Δ͚Ͳɺࠓճগ ྔͷσʔλͰͬͯΈΔ
1. ը૾ΛूΊΔ • ΠλϦΞϯͷը૾ΛूΊΔ • Bing Search API v7Λͬͯɺը૾Λ700ຕ͘ Β͍ूΊͯɺͦͷத͔Β͑ͦ͏ͳը૾Λ72
ຕબͿ
2. Ξϊςʔγϣϯ͢Δ • ը૾ʹҐஔใΛՃ͑ͯɺڭࢣσʔλΛ࡞͢Δ • ࠓճɺVoTTΛ༻ • https://github.com/Microsoft/VoTT • VoTTYOLOͷܗࣜͰग़ྗͯ͘͠ΕΔͷͰศར
• Ξϊςʔγϣϯ࡞ۀɺσʔλ͕ଟ͚Εଟ͍΄Ͳɺख ؒͱ͕͔͔࣌ؒΔͷͰେม͕ͩɺػցֶशͷΩϞʹͳΔ
3. ը૾Λਫ૿͢͠Δ • ࠓճ໘ͩͬͨͷͰ͍ͬͯͳ͍ • ݩͷը૾͔ΒϥϯμϜʹͣΒͨ͠Γɺճస͞ ͤͨΓͱɺมܗͤͨ͞ը૾Λ࡞ͯ͠ɺը૾ Λ૿͢
4. ֶश͢Δ • Ξϊςʔγϣϯͨ͠ڭࢣσʔλΛdarknetͷ ϑΥϧμʹίϐʔ͠ɺֶशΛ࣮ߦ • ࠓճVoTT͕ग़ྗͨ͠YOLOͷcfgΛ༻
ڭࢣσʔλΛల։ $ unzip italian_output.zip $ cd darknet/cfg $ mv ~/italian_output
./italian $ cd italian $ ls data yolo-obj.cfg $ ls data obj obj.data obj.names test.txt train.txt $ ls data/obj 000001.jpg 000001.txt 000002.jpg 000002.txt ...
ֶश $ cd ~/darknet $ ./darknet detector train ./cfg/italian/data/obj.data \
./cfg/italian/yolo-obj.cfg
ਪ $ cd ~/darknet $ ./darknet detector test ./cfg/italian/data/obj.data \
./cfg/italian/yolo-obj.cfg \ ./backup/yolo-obj_500.weights \ ./italian1.jpg
͜Μͳײ͡ʹग़ྗ͞ΕΔ ݁Ռpredictions.jpgʹग़ྗ
σϞ
·ͱΊ • ମݕɺʑͷ࣮͕ొ͍ͯ͠ΔͷͰɺൺ ֱత؆୯ʹࢼͤ·͢ • ֶश༻σʔλͷऩूͱΞϊςʔγϣϯ͕͠ΜͲ͍ • YOLOSSDΛࢼ͢ྫൺֱతଟ͍ • KerasͰͷ࣮͋ΔͷͰɺࢼͯ͠Έ͍ͯͩ͘͞