【YOLO v3で実践】ディープラーニングによる物体検出入門

🚀 「YOLO v3で実践】ディープラーニングによる物体検出入門」コース 🎓 最新更新情報：

• 2019年8月27日：PyTorch移植版のYOLO v3でウェブカム映像の解析を行い、結果はセクション4で公開しました。
• 2019年8月27日：macOS上でdarknetをOpenCVを組み込んでビルドする方法を追加し、新しい内容はセクション4で公開しました。

🕵️‍♂️ 【コース概要】 このコースは、静止画像や動画像に含まれる複数の物体を検出する「物体検出（Object Detection）」の世界へと導きます。これは、単なる機械学習やディープラーニングの基本から始めることでも理解できる、より実用的なアプリケーションに焦点を当てたコースです。

まだ多くのコースでは、画像内の単一のオブジェクトの分類・識別が重視されることは多いですが、実際のアプリケーション開発においては、複数の物体が同時に含まれる場面を検出し解析することが求められます。そんな現実世界のイメージをAIが理解し、処理できるようにする技術は、YOLO（You Only Look Once）v3という最先上の物体検出ライブラリを使って学ぶことができます。

🔥 「YOLO v3」とは？

• YOLO（You Only Look Once）v3は、現代の物体検出において最も高速で精度が優れた一つのライブラリです。
• 単一のフレームワーク内で、実時間で物体を検出し分類することが可能です。
• オープンソースで、多くの研究者や開発者が活用しています。

🎥 「実践的な学習」を目指す

• このコースでは、YOOL v3の基本から始め、実際にPyTorchやdarknetフレームワークを使って物体検出モデルをトレーニング・テストします。
• ウェブカムでリアルタイムで物体を検出し、その結果を分析します。
• macOSやLinuxなどの様々な環境でYOLO v3をビルド・実行する方法を学びます。

📚 【カリキュラム内容】

1. YOLO v3の導入と基本原理の理解
2. 必要なライブラリと開発環境の設定
3. YOLO v3モデルのトレーニングとバッチ訓練の実践
4. 静止画像と動画画像での物体検出の実装
5. モデルの性能評価と改善
6. 実際のアプリケーション開発への応用

🤖 **「YOLO v3で実践】ディープラーニングによる物体検出入門」**は、初心者から中級者まで、幅広い範囲の学習者がディープラーニングと物体検出の技術を身につけるための最適なコースです。この機会に、AIによる視覚情報の解析の新たな次元を体験してください！