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

牛、鳥、羊、クマ、犬・・
変幻自在な謎の生き物。

鳥認識の瞬間は「耳」を羽としての誤認か？（確率0.5弱と強気）
「クマ」は納得。

アップでは顔認証に切り替わる。

猫として認識されないところにすごさを感じる！


最後に「dog」として認めてもらえて良かった。
すべてはデータセット次第。

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

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。