ハムレット型エンジニアのカンニングノート

Python + CycleGanでオリジナルデータでの学習を実装する

Python + CycleGanでオリジナルデータでの学習を実装を目指して，本稿ではディアブロス(原種)とディアブロス亜種の変換を実施します．

画像生成系のCycleGanを実装します．Python + CycleGanで茶毛のウマをシマウマに変換します．

セマンティックセグメンテーションの中で軽いモデルであるESPNetv2の実装を目指し，Python + ESPNetで学習した人を検出するセマンティックセグメンテーションのモデルを使って，クロマキー合成を実施します．

セマンティックセグメンテーションの中で軽いモデルであるESPNetv2を実装します．
本稿ではCityscapesデータセットから人のみを抽出した仮のオリジナルデータで学習を実施します．

PythonでAI系をやっていると，CUDA・TensorFlow・PyTorchのversionの違いでつまずくことが結構あります．
本稿では，CUDAとTensorFlow，PyTorchのver対応について記述します．

Python, OpenCVで指定した色の抽出と別の色への置換を実装します．
本稿では，Cityscapesデータセットのカラーマスキング画像の内，人だけを抽出し，白色に置換します．

セマンティックセグメンテーションの中で軽いモデルであるESPNetv2を実装します．
本稿ではCityscapesデータセットから人のみを抽出して，仮のオリジナルデータで学習に向けて，データ生成を実施します．

セマンティックセグメンテーションの中で軽いモデルであるESPNetv2を実装します．
本稿ではまず，デモの起動と公開データセットのCityscapesでの学習を実施します．

Python, OpenCVを用いて，任意の秒数単位で動画のフレームを画像として出力するコードを作成します．

バイク検出のモデルを作成いたしましたので，DeepSortというトラッキング(物体追跡)を使い，Youtubeの平成24年元旦配達出発式のバイクをカウントします．

COCOデータセットから特定のクラスの画像を抽出し，アノテーション情報を整形したので，keras-yolo4での転移学習を実施します．

COCOデータセットから特定のクラスの画像を抽出し，アノテーション情報を整形したので，keras-yolo4での通常学習を実施します．