akari-manual

Contents:

  • はじめに
  • AKARIの特徴
  • AKARIを作ってみよう(工事中)
  • AKARIを起動しよう
  • AKARIをはじめよう(webコンソール編)
  • AKARIをはじめよう(Ubuntu編)
  • AKARIの仕様
  • AKARI練習問題に挑戦しよう
  • AKARIを使った開発
    • オリジナルの物体認識を作ってみよう
      • 0. 事前準備をする
      • 1. 学習用のデータセットを作る
      • 2. 画像のアノテーションをする
      • 3. 学習を行う
      • 3. モデル変換を行う
      • 4. 物体認識をテストする
  • 困ったときは
  • SDK リファレンス
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  • AKARIを使った開発
  • オリジナルの物体認識を作ってみよう
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オリジナルの物体認識を作ってみよう

本章は、AKARIで簡単にオリジナルのデータセットで物体認識を行うためのチュートリアルです。
学習用の画像収集からアノテーション、学習を行い、その学習結果を使って物体認識を動かしていきます。
本チュートリアルで使うレポジトリは下記です(各チュートリアル内でCloneします)。
- akari_dataset_creator
https://github.com/AkariGroup/akari_dataset_creator
- akari_yolo_training
https://github.com/AkariGroup/akari_yolo_training
- akari_yolo_inference
https://github.com/AkariGroup/akari_yolo_inference
- akari_yolo_inference_jupyter
https://github.com/AkariGroup/akari_yolo_inference_jupyter
  • 0. 事前準備をする
  • 1. 学習用のデータセットを作る
    • データセットについて
    • 1-1. akari_dataset_creatorのClone
    • 1-2. 画像を収集する
    • 1-3. 画像の名前、ファイル形式などを整理する。
    • 1-4. 画像ディレクトリを整理する。
  • 2. 画像のアノテーションをする
    • アノテーションについて
    • アノテーションをする
  • 3. 学習を行う
    • Google Colabについて
    • akari_yolo_trainingのClone
    • 学習前の準備
    • Google Colabで学習をする
  • 3. モデル変換を行う
    • モデルのアップロードと変換
  • 4. 物体認識をテストする
    • AKARI内のpythonでテストする
    • webコンソール上でテストする
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