【まとめ】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: Udemyで技術習得！気の向くままにのんびりと

2019年10月23日

【まとめ】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

英語版のUdemy講座、"Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning"の受講を完了したので最初に立てた目標の達成具合、自己評価や、コースをやり終えての感想をまとめる。

１、受講前のゴールイメージとスケジュールの確認
２、講義に関して
３、次回に受講に生かしたいこと。教訓とか

受講前のゴールイメージとスケジュールの確認

■受講前のゴールイメージとスケジュールの確認
・NumPyを用いた画像のハンドリングができる〇
・OpenCVを用いた画像処理ができる〇
・顔認識技術を実装できる〇
・オブジェクトトラッキングが実装できる〇
・ディープラーニングのフレームワークKerasでの実装ができる　〇
・カスタマイズしたCNNのディープラーニングの実装ができる　〇
・処理速度を重視したYOLOネットワークのディープラーニングでの実装ができる　△
全体としては、OpenCV2を利用した画像処理や、Kerasを用いたディープラーニングを学ぶことができた。今後に向けて、技術の引き出しを増やすことができた。

■スケジュール

15日程度で完了するつもりで受講をする。→11日で完了

大体、10%を目標に進められた。全体の動画数が100に近いため、一日、10動画と考えながら、目標をもって進められたのが良かった。

■講義に関して

・英語
　・特に問題なし。聴きやすい。

・良かった点
　・OpenCVの画像処理の説明の部分が充実しててよい。
　・動画に関する処理の説明あるのがよい。また、WebCamがなくとも講義を進めることができる。
　　（スマホで動画を保存してそれを使用するのもよい）
　・Kerasなどのディープラーニングに関しても、カスタムイメージを使った学習方法などもあり実用性が高い
　・セクションの最後のアセスメントが定着の確認になるので良い。

・難しかった点：
　・ディープラーニングの学習がうまく動作しなくて多少の試行錯誤があった。
　　（自分のPC環境の問題が大きいと思う。CPUがAMDの古い奴だから？）

■次回に受講に生かしたいこと。教訓とか

・PCはちゃんとしたものを用意しておく（11月到着予定）
・講義だけでなく、自分自身の知識をテストして定着を図る。
・完了後も知識を忘れないようにメンテナンスする。

このコースへのリンク
Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning