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提案手法作業内容 (Step5:学習されたネットワークで検出された領域をバウンディングボックスに利用 (利用候補ネットワーク (mask-rcnn,…
提案手法作業内容
Step5:学習されたネットワークで検出された領域をバウンディングボックスに利用
利用候補ネットワーク
mask-rcnn
ssd
yolo-v3
xmlファイル作成プログラム
yolo-v3用
txtファイル
jpgファイル
xmlファイル
jpgファイルと同じ名前で保存、ファイルパスを記述
オブジェクトごとにバウンディングボックス化
xmlファイル作成条件
1番大きいバウンディングボックスがtruckの場合そのバウンディングボックスをtuktukとする
そのまま実行
バウンディングボックスする座標が画像全体の8割を超える場合採用しない
truckラベルをバウンディングボックス化
そのまま実行
バウンディングボックスする座標が画像全体の8割を超える場合採用しない
バウンディングボックスが5割以上かぶっている場合除く処理
画像自体をxmlの座標として利用する例：320,320の場合(0,0,320,320)
Step1:ネットからデータを収集
flickr-apiによりデータを収集
urlphoto4:データ先urlをtxtファイルに保存するプログラム
downloadtxt:url先画像を指定ディレクトリに保存するプログラム
Step2:ノイズ除去
inception-v3のavg-poolong層でcos類似度でノイズ除去
閾値の設定
0.8
0.75
0.65
教師画像の選択
tuktukがアップで写っている画像
道路上にtuktukがある画像（tuktukが画像全体の半分以下）
教師画像の枚数
Step3,4:画像分類