物体検出は、画像内の特定の物体を識別し、その位置を特定する技術です。PythonとDeep Learningライブラリを使用して、物体検出のコードを実装する方法を説明します。
SSDモデルの実装
SSD(Single Shot MultiBox Detector)は、物体検出のための一般的なフレームワークです。SSDは、畳み込みネットワークを使用して、画像の異なる部分を一度に分類し、物体の位置を予測します。
以下に、SSDモデルの基本的な実装を示します。
import keras
from ssd import SSD300
input_shape=(300, 300, 3)
model = SSD300(input_shape, num_classes=NUM_CLASSES)
model.load_weights('weights_SSD300.hdf5', by_name=True)
このコードは、SSDモデルを初期化し、学習済みの重みをロードします。
物体検出の実行
物体検出を実行するためには、入力画像が必要です。以下のコードは、画像を読み込み、SSDモデルを使用して物体検出を行います。
from keras.preprocessing import image
from scipy.misc import imread
inputs = []
images = []
img_path = './pics/fish-bike.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(300, 300))
img = image.img_to_array(img)
images.append(imread(img_path))
inputs.append(img.copy())
preds = model.predict(inputs, batch_size=1, verbose=1)
このコードは、指定した画像を読み込み、SSDモデルを使用して物体検出を行い、予測結果を出力します。
まとめ
PythonとDeep Learningライブラリを使用して、物体検出のコードを実装する方法を説明しました。物体検出は、画像認識の重要な分野であり、さまざまなアプリケーションで使用されています。この記事が、Pythonを使用した物体検出の実装に興味がある方々の参考になれば幸いです。.