2019年10月22日
【11日目成果】英語版Udemy講座で学ぶ！OpenCV、ディープラーニングを使ってpythonで画像認識
進捗 100%
完了！
■セクション8：画像認識のためのディープラーニング（続き）
・アセスメント
事前にmnistの部分の復習を実施。
何とか最後まで完了。このレベルはサラサラッとコーディングしたい。また、復習しておこう。
・YOLOネットワーク
YOLOネットワークの学習済モデルを使用して、いろいろなものが抽出できる。YOLOネットワークはYou Look Only Onceの頭文字でDeep learningとは異なり、１つのCNNでオブジェクトの種類と位置を特定する方法だ。
このレベルだともう、自分で何かを作るというよりはこの講義のように学習済のモデルをもってきて使ういった形になっていかざろう得ないのかあ、と思った。
■セクション９：CapStone Project
ついに最後のセクションに入る。このセクションでは今までの学んできたことを生かして課題を行っていく。テーマは画像認識の課題だ。
3回に分けて、パーツごとにコーディングを行い、最後に１つにまとめて、実行する。最後ということで内蔵カメラも使って完全動作させよう、ということで、Macで行うことにした。リアルタイムで画像を取り込みながら、作成したプログラムで画像認識を行った。
これにてこの講座の受講は完了した。
■次は
まとめ作成。
このコースへのリンク
Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning
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