超お手軽に画像内の物体検出（ObjectDetection）をする
オブジェクトが画像内のどこにあるのかの位置を返してくれる物体検出。
YOLOv5は高速、高精度を謳う2020年発表のモデル。
この記事ではそれを5分でつかってみる。
機械学習ってむずかしい？
機械学習とかAIとかきくと、なんかデータサイエンティストの高尚な方がやっていそうな気がしませんか？
興味はあるんだけど、学習コストがかかりそう、みたいな。
CoreMLモデルでモバイル用機械学習モデルがすぐにつかえる
しかし、やってみるとかんたんだったりする。
ここでは、CoreMLというアップルの機械学習フレームワークの学習ずみモデルで、手持ちの画像の物体検出をやってみます。
CoreMLモデルは数行のコードでつかえる。
もっと言えば、今回のYOLOv5モデルは、モデルファイルに画像をドロップするだけで物体検出してくれる。
アプリにもつかえる
CoreMLモデルは、あなたのアプリにも取り込める。物体検出アプリがお手軽に作れてしまう。
5分でできる手順
１、CoreML-ModelsからYOLOv5のCoreMLモデルをダウンロード。
２、モデルファイルを開いて、Previewタブを押し、画像をドロップ。
これだけ。
アプリとしてつかってみるには、
３、CoreML-YOLOv5のサンプルプロジェクトをクローンしてビルド。フォトライブラリから画像を選ぶ。
あなたのアプリで使う場合は、サンプルのdetect(image:UIImage)を参照できます。
5分以内にできましたか？
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フリーランスエンジニアです。
機械学習モデルをアプリに取り込みたい、自前のモデルを作りたい、ARアプリを作りたいなど、
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rockyshikoku@gmail.com
Core MLやARKitを使ったアプリを作っています。
機械学習／AR関連の情報を発信しています。