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(おまけ)Yolo v3+Windows 10でデスクトップのアイコンを動的に識別してみる

はじめに

前回の記事で、Yolo v3でWindowsのデスクトップアイコンを識別するよう学習させてみました。
https://qiita.com/yasunari_matsuo/items/78695e9f53bc6b589daa

その学習済みモデルを使用して、デスクトップアイコンを動的に認識させる実験をしてみました。

さっそく動かす

デスクトップでアイコンを動かす動画をDesktop 2019.10.21 - 21.11.05.01.mp4というファイル名で保存し、下記のコマンドを実行しました。

darknet.exe detector demo data\desktop.data cfg\yolov3-voc.cfg data\backup\yolov3-voc_last.weights "D:\Data\Videos\.gallery\Desktop\Desktop 2019.10.21 - 21.11.05.01.mp4"

静的な画像を指定したときとは、demoという部分の指定と、最後の動画ファイルの指定が異なるだけです。

結果

下記がその結果です。

Youtube
https://youtu.be/_I-t0mSKS7s

アイコンを選択したときを学習させていないので、選択時は認識しなくなってしまっていますが、ほかの場合は、移動中でもきちんと認識してくれています。Yolo v3はかなり優秀ですね。

つづく

次は、前回の考察+選択したときのアイコンも含めて学習し、認識率を高めたいと思います。

次の記事
「YOLOv3をWindowsでpythonから呼び出してみる(デスクトップアイコン識別)」
https://qiita.com/yasunari_matsuo/items/ebdb704ffff5db21f466

yasunari_matsuo
仕事や趣味でプログラムしています。 AIで一番好きなのは強化学習です。 好きなミジンコはタマミジンコです。
sqb
最新技術の研究および実用化に向けた開発を実施しています。
https://qiita.com/organizations/sqb
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