メモ
いずれやってみたい。

OpenCV、PyTorch、Pythonを使用してカスタムオブジェクト検出用のYOLO（v5）データセットを作成する動画

C国のニュースでよく見かける認証映像。

以前から興味はあったが、なかなか面倒そうなので後回しになっていた。
重い腰をあげたのは「FB」の榛様の紹介記事が切っ掛け。

最新版の、「yoloV5」
ブラウザ上で検証。　



近くのコープ駐車場で記録された、ドラレコの22秒動画を使って試してみた。

参考動画
How to Train YOLO v5 on a Custom Dataset

今回利用したデータセットでの認証精度はなかなかのもの。
コーラの自販機がときおり看板で、案内板は信号機に。
人は近づくにつれ、認識率が上がる。

22秒のドラレコ動画。

何かをしなければ・・だけの理由でMarlin・Firmwareをアップデート。

1.1.0-RC6　旧バージョン起動画面
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Marlin 1.1.9バージョンアップ画面。
印刷前のノズルクリーニング機能の追加や、オートレベリング時の挙動に変化は見られるものの、プリント後の質に、特に変化は見られなかった。
（微妙すぎて分からない？）
起動画面とリセット画面。　どちらも同じ。


オートレベリングの様子 （近接センサー)
ノズル先端とベッドのクリアランスは1mm。
「#define AUTO_BED_LEVELING_BILINEAR」 を使用


Marlin1.1.9のオートレベル設定で参考にしたページ
ここをクリックして「Marlin」設定ページへ


Marlinのブート画面作成・リンクアドレス
https://marlinfw.org/tools/u8glib/converter.html



添付ファイルは「ゆきの散歩道」ブートファイル