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ネットワークカメラ上のコーラとチョコレートの物体検出

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Image Data Classification

Data Structure ? 1144.25M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    **概要** 過去18か月間、コンピュータビジョンについて試行錯誤し、「簡単な」問題を解決するためにさまざまなアプローチを試してきました。その問題とは、私の冷蔵庫の中身を検出することです。 簡単に言うと、このプロジェクト(https://github.com/stphnhng/SmartFridgeImageRecognition )を複製したいと思っています。 たくさんのチュートリアルやYouTubeの動画を見た後も、モデルが機能する状態に至ることができませんでした。 **課題** アップロードされたデータセットは、2つの異なる商品が入った2つの圧縮フォルダで構成されています。商品はフォルダ内で分けられています。 課題は、ウェブカメラのライブ映像で、これらの物体を中程度の精度で、約20fpsで検出できるモデルを構築することです。つまり、映像にコーラ缶やチョコレートバーが映っている場合に、映像に大きな影響を与えることなく検出することです。 最初の計画は、私のノートパソコンのウェブカメラでモデルを実行するだけで、後で実行可能であればRaspberry Pi3に移行する予定です。 この種の仕事を夢の中でもこなせる人はたくさんいると思いますが、このプロジェクトは私を苦しめています。 **関与** 可能な限り支援することは喜んで行います。特に、ラベリング作業は非常に時間がかかることを知っているので、その部分での支援ができればいいと思います。ただし、何か指導をいただく必要があります。 これが私がアップロードした最初のデータセットなので、トラフィックに関する要件はまだテスト段階です。このプロジェクトをより「目を引く」ものにする方法について、指導をいただけると嬉しいです。 **謝辞** 使用した参考文献: http://www.maths.lth.se/vision/publdb/reports/pdf/farnstrom-johansson-etal-sia-01.pdf https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2016/10/25/how-to-train-a-deep-learned-object-detection-model-in-cntk/ https://github.com/stphnhng/SmartFridgeImageRecognition 他の人々の助けがなければ、私たちはここにいることはできません。何らかの謝辞や感謝の言葉があれば、ここに記載し、過去の研究の引用も含めてください。 **インスピレーション** これはとても魅力的な分野で、私はたくさん学んでいます。しかし、簡単なプログラムで立ち往生するのは、非常にイライラさせられ、大手企業(「G」「M」「A」)の既製品ソリューションを試すのに時間を無駄にしてしまいます。
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