中国製EVの高精度車種識別を実現するYOLOv8ベースのマルチタスク学習フレームワーク
近年、中国国内で急速に普及している新エネルギー車は、従来の車両認識システムに大きな課題を突きつけている。既存の公開データセットは欧米や日本の内燃機関車が中心であり、中国メーカーの電気自動車をカバーする割合は15%未満にとどまる。さらに、単なるセダン・SUVといった大分類を超え、ブランド名や車種レベルでの細粒度認識が交通流分析やスマートパーキングにおい ...
9月1日 17:17 投稿
コンピュータビジョンの基礎と実装アプローチ
コンピュータビジョンの本質と実用領域
コンピュータビジョン（Computer Vision）は視覚情報を解析する人工知能技術であり、画像・動画から対象物の識別や意思決定を実現します。実用事例として顔認証システムや自動運転技術、医療画像解析などが挙げられます。
主要な画像認識タスク
タスク目的実用例
画像分類単一/複数ラベル付与写真自動分類、品質検査
物体検 ...
8月12日 00:25 投稿
YOLOv8を用いたタバコ葉病害AI検出システムの構築
YOLOv8を用いたタバコ葉病害AI検出システムの構築
スマート農業分野では、作物の健康状態を効率的に監視し、病害虫の早期発見を行うことが収穫量と品質の維持に不可欠です。本稿では、最新の物体検出モデルであるYOLOv8を用いて、ドローンで撮影されたタバコ葉の画像を解析し、病害を自動的に検出するAIシステムの構築手順について解説します。環境構築からモデル訓練、推 ...
8月6日 05:39 投稿
DAMOYOLO-S物体検出実践：信頼度しきい値の調整で画像認識精度を向上させる
DAMOYOLO-S物体検出実践：信頼度しきい値の調整で画像認識精度を向上させる
1. なぜ信頼度しきい値に注目する必要があるのか？
道端の花や木をスマートフォンで撮影して識別していると、システムが普通の葉を珍しい植物と誤認識することがあります。逆に、美しい花を見逃すこともあります。この「認識すべきものを見逃し、そうでないものを誤って認識する」状況は、物体検 ...
8月3日 16:36 投稿
FCOS 目標検出モデルのコード詳細解説
はじめに
この記事では、FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）という目標検出モデルのトレーニングプロセスとモデル構築の詳細なコードを解説します。特に、モデルの構築を担う `build_detection_model` 関数の内部処理に焦点を当てます。
トレーニングの実行
FCOSモデルのトレーニングは、以下のコマンドラインから開始されます。このコマンドは、PyT ...
7月23日 01:49 投稿
FlaskとONNXモデルを活用したリアルタイム物体検出Webアプリケーションの開発
本記事では、ディープラーニングモデル（例: RT-DETR）とPythonのWebフレームワークであるFlaskを組み合わせて、簡易的な物体検出Webアプリケーションを構築する方法を解説します。ユーザーが画像をアップロードし、検出の信頼度を指定すると、アプリケーションがONNX形式のモデルを使用して物体を検出し、その結果を表示します。
物体検出モデルのONNX形式への変換と推論 ...
6月20日 20:30 投稿
深層学習とYOLOを活用したスマートフルーツ検査システムの実装
深層学習とYOLOを活用したスマートフルーツ検査システムの実装
はじめに
消費者にとって、果物の品質は選択と健康に直結する重要な要素です。従来の目視検査は効率が低く、人為的誤差の影響を受けやすいという欠点があります。深層学習技術を導入することで、高速かつ自動化された果物品質検査を実現できます。
本記事では、YOLO（You O ...
6月7日 19:09 投稿