「あったらいいので作りました。」で公開している記事を、新しいものから順にまとめています。
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麻雀牌の画像分類モデルを学習して精度を確認する|Stage1・Stage2をまとめて学習

前回は、ImageClassifierTrainerを作り、EfficientNet-B0を学習する処理を実装…
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EfficientNet-B0で麻雀牌を学習する|PyTorch・timmで転移学習

前回は、麻雀牌画像をPyTorchから読み込むためのMahjongDatasetを作りました。 今回は、そのD…
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麻雀牌を二段階で画像分類する|4分類→牌種類分類のDatasetを作る

前回は、EfficientNetで学習するための牌画像を用意し、回転・位置ずれ・明るさ変更などのデータ拡張を行…
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画像分類・EfficientNetの学習データを作る|画像分割とデータ拡張

前回は、YOLOで検出した麻雀牌をEfficientNetで分類する全体の流れを紹介しました。 今回は、そのE…
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麻雀牌を画像分類する方法|YOLO検出後にEfficientNetで牌種類を判定する

前回までのYOLO編では、カメラ画像から麻雀牌を検出するモデルを作ってきました。 今回からは、検出した牌が 「…
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Ultralytics YOLOを学習する|YAML設定から推論まで

前回は、切り出した牌画像と4点アノテーションしたベース画像を使って、YOLOの学習データを自動生成するプログラ…
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YOLO学習データを自動生成する|射影変換・ラベル生成・データ拡張をまとめて自動化

前回は、牌画像を貼り付けるベース画像に対して、牌を配置したい場所を4点でアノテーションするツールを作りました。…
