EfficientNet 誤認識した麻雀牌を教師データにする｜推論結果から再学習する
前回は、YOLOとEfficientNetを使ってカメラ映像から麻雀牌を推論し、推論に使った牌画像を保存しました。今回は、その画像を人間が確認して、correct(正解)miss（不正解）へ仕分けし、次の再学習に使えるDatasetを作成し...
YOLO
EfficientNet 
EfficientNet YOLOとEfficientNetで麻雀牌を推論する｜カメラ映像から二段階分類する
前回は、train_main.pyを使ってStage1とStage2をまとめて学習し、class4.pthmanzu.pthpinzu.pthsouzu.pthjihai.pthの5つのEfficientNetモデルを作成しました。今回は、...
EfficientNet 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「一萬なのか」「五筒なのか」「東なのか」といった牌の種類を判定する画像分類を作っていきます。画像分類にはEfficientNet-B0を...
YOLO 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ムを作りました。ここまでで、画像を撮影↓矩形アノテーション↓牌画像を切り出す↓ベース画像を4点アノテーション↓YOLO学習データを...
YOLO 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。ここまでで、撮影画像↓矩形アノテーション↓牌画像を切り出す↓ベース画像の牌配置領域を4点アノテーションまで準備できました。今回は、...
YOLO 射影変換用の4点アノテーションツールをPythonで作る｜ベース画像の牌配置領域を指定する
前回は、YOLOの矩形アノテーションをもとに、元画像から麻雀牌を1枚ずつ切り出しました。今回は、その切り出した牌画像を貼り付けるために、ベース画像側の牌配置領域を4点でアノテーションするツールを作ります。通常であれば、画像を撮影↓矩形アノテ...
YOLO YOLOラベルから牌画像を自動で切り出す｜Pythonで矩形座標をクロップする方法
前回は、Tkinterを使ってYOLO用の矩形アノテーションツールを作成しました。通常であれば、画像を撮影↓矩形アノテーション↓YOLOで学習と、そのまま学習へ進むことが多いと思います。しかし今回は、ここから少し違う方法で学習データを作って...
YOLO YOLO用矩形アノテーションツールをPythonで自作する｜Tkinterでズーム・PANに対応
前回は、OpenCVを使ってYOLOの学習に使用する麻雀牌画像を撮影しました。撮影した画像をYOLOの学習に使うには、画像内のどこに麻雀牌が写っているのかを矩形で指定するアノテーション作業が必要です。今回は、PythonのTkinterを使...
YOLO OpenCVでYOLOの学習用画像を撮影するツールを作る｜Pythonで学習データを効率よく集める
YOLOモデルを学習させるために、最初に必要になるのが学習用画像です。AIの認識率は学習データの質に大きく左右されるため、まずはできるだけ多くの画像を集める必要があります。最初はスマートフォンで撮影することも考えましたが、PCへ転送したりフ...
YOLO YOLOモデルの作り方をゼロから解説｜通常の学習手順とデータセット自動生成方法の全体像
YOLOは、画像の中から物体の位置を検出できるAIです。近年ではさまざまな場面で利用されており、自分で学習データを用意すれば、オリジナルの物体検出AIを作ることもできます。一般的なYOLOモデルの作成手順は、それほど複雑ではありません。画像...