お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず,
というわけで,
今回作成するプログラムのソースコードは,
学習の流れと仕組み
学習の流れ
前回のおさらいになりますが,
学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです。
- 正解サンプル画像と非正解サンプル画像を用意する
- サンプル画像のリストファイルをそれぞれ作成する
- 正解サンプル画像を元に,
学習用正解ファイルを生成する - 学習用正解ファイルと非正解リストファイルを元に,
学習を行う
ここで解説する学習方法の詳細については,
今回は,
学習の仕組み
第3回で解説したとおり,
検出器の学習は,
各ステージ
全体が目標とする認識率,
このように,
学習時間は,
オブジェクト検出器の学習
画像の収集
まず,
OpenCVのドキュメントによると,
それだけ大量の画像をどこから集めるかですが,
いくつか例としては,
- MITの顔画像データ
- カリフォルニア工科大学のオブジェクト画像データ
などがあります。
なお,
ここでは,
画像を収集したら,