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。
Yolo v3でデスクトップアイコンを識別するAIを作って動画でリアルタイムに認識させてみた https://t.co/62dNJvz6Of via @YouTube
— teamm (@teamm89201677) October 21, 2019
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