車載カメラによる動画からYOLOで石造物検出をするようになると、検出対象の石造物の種類を増やしたくなり、より多くの学習データが必要になりました。そこで、もともとは月待塔というマイナーな石造物の情報収集用に作ったScrapyとYOLOによるWebクローリングと物体検出の仕組みを利用して、AIの学習用データを収集することにしました。
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「データサイエンス」カテゴリーアーカイブ
車載カメラによる動画からYOLOで石造物検出
深層学習（ディープラーニング）のフレームワーク Darknet YOLO には、動画から物体検出するサンプルプログラムが付属しています。そこで、車載カメラで撮影した動画から石造物を検出してみることにします。
ScrapyとYOLOによるWebクローリングと物体検出
「ScrapyによるWebクローラーの開発」で作成したクローラーと、「Darknet YOLOをPythonで使う」で作成したディープラーニングによる月待塔の検出（実際には、「夜」と刻まれた石造物の検出）を組み合わせて、クローリングで得られた画像から月待塔を検出します。
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ScrapyによるWebクローラーの開発
Darknet YOLOをPythonで使う
前回はVisual Studioでビルドしたdarknet.exeを使用して、石造物に刻まれた文字の学習と検出の実験をしました。
Darknet YOLOはDLL版をビルドすることによりAPIの利用が可能になります。独自のAIアプリケーションを開発する際には、exeファイルをコマンドとして起動するよりも適しています。また、Python用のラッパーも用意されています。
そこで今回は、指定したフォルダから月待塔の写っている画像ファイルを探し出す簡単なPythonプログラムを作成することとします。
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