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【python AI】物体検出の実装方法 -データの準備-

 

前回、「【python AI】学習済みのAIを使って物体検知をする」の記事で、物体検知を実装してみました。

参考【python AI】pytorch SSD 学習済みのAIを使って物体検知をする

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学習済みのAIで分類して欲しい項目があれば、そのまま使えば良いです。

ただ、そんな都合良く分類して欲しい項目がないよ!

という方は、自分でデータを用意して、学習する必要があります。

 

hituji
物体検知をデータの準備から、学習まで知りたい!

 

本記事の内容

  • 準備するデータについて
  • アノテーションツール

 

 

今回は、3回に分けて、この技術の使い方を紹介してます。

3ステップ

  • 学習済みAIを使ってみる
  • データの準備 👈 本記事はここ
  • AIを学習

 

今回は、2つ目の「データの準備」になります。

下記リンクのod_dogsフォルダに、私の方で適当に犬の画像を集めてアノテーションしたデータがあります。

アノテーションするデータがまだ決まってなければ、このデータを参考にしてください。

サンプルデータ

 

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準備するデータについて

準備するデータは、元々の画像と検知したい四角で囲った座標データです。

座標データは下記図のように、ラベルと座標のデータをXML形式で準備します。

 

ではこのデータはどのように準備すれば良いのでしょうか?

そんなときに使うのがアノテーションツールです。

色々なものがありますので、すでに、使っているものでXMLが出力されるのであれば、そちらを使ってください。

*XML出力しても、データの中身が違う場合もあります。

わからない方は、Githubにある、次に紹介するツールを使ってみてください。

アノテーションツール

今回使う、アノテーションツールは、Githubで提供されている。

>> labelImg 

を使います。

 

Githubにインストール方法が紹介されていますが、インストールは不要です。

実行ファイル(exe)になっている、ものをダウンロードします。

 >> labelImg exeファイル

 

リストが表示されるので、使っているOSのものを選択して使ってください。

私のWindows環境で、v1.8.0は動かなかったので、動いたv1.5.0を使っていきます。

 

使い方

ダウンロードした、zipファイルを解凍してください。

次のようなファイルが解凍されます。

 

labelImg.exeを実行しましょう。

次の画面が立ち上がります。

「Open」「OpenDir」でそれぞれ、画像が保存されているフォルダを選択しましょう。

 

次に、「CreateRectBox」を押して、犬を四角で囲います。

 

囲ったら、ラベルのリストが出るので、選択するか、ない場合は、自分で入力します。

検知したい全てのオブジェクトを囲ったら、「Save」で保存して、「Next Image」で次の画像へと進みます。

 

あとはひたすら繰り返しです。

実際に精度を出そうとすると、数千枚以上のデータが必要になります。

大変な作業ですが、頑張りましょう!

 

次は、このデータを使って学習していきます。

参考【python AI】pytorch SSD 物体検出の実装方法 -学習と確認-

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