YOLOv8はUltralytics社によって開発された物体検出モデルで、2023年2月現在の最先端モデルとなっています。今回はオリジナルデータ（スイカ）を準備して、YOLOv8を実装するまでを詳しく解説していこうと思います。また既存モデルとの比較もやってみます！

YOLOv7は製造業界や医療業界など、様々な分野で活用検討されているモデルです。今回は物体検出したバウンディングボックスの数を数えるカウンターを搭載していきます。 搭載するカウンターの特徴は以下になりますのでご注意ください。 ...

この前（2022年6月）YOLOv6が出たと思ったら、2022年の7月にYOLOv7が公開されました。今回はYOLOv7を使ってオリジナルデータの学習と推論に挑戦してみます。また、YOLOv5lモデルとも比較してみます👍 YOLOv...

2022年6月、新しく「YOLO」の名の付くモデルYOLOv6が公開されました。FarmLブログでは多くのYOLOv5の記事を掲載してきましたが、今回はYOLOv6でオリジナルデータの学習をやってみます。YOLOv5との比較もやってみます。

　農作物でAIをつくろうとするとデータの取得に苦労します。なぜなら農作物は収穫のタイミングが決まっており年に１～２回程度です。しかも収穫は基本忙しいので悠長にデータを取得している余裕はありません😅。逆に冬場は作物があまり育たないのでデータ...

Have you ever heard of a vegetable called snap pea? It is a vegetable that tastes sweet and delicious when quickly boil...

Swin TransformerはMicrosoftが開発したTransformerをベースとしたモデルであり、様々なComputer VisionのBack boneとしてCNNのように汎用的に使える有能なモデルです。精度もばつぐんとの...

ディープラーニングの使いどころはたくさんあると思います。今までいろいろなモデルをいじってきた私が考える、ディープラーニングの使い方の真骨頂は「補間」です。今回、試してみるのは"THE補間"ともいえる技術のFrame Interpolati...

畳み込みやAttention構造を用いない手法として話題のMLP-Mixerをご紹介します。MLP-Mixerは高精度かつ、学習が非常に高速と言われる優秀なモデルです。独自のデータを使ってMLP-Mixerの実装、ViTとの学習速度の比較を実施しました。

Data Augmentation（画像データの水増し）は画像認識系のディープラーニング学習で必須の技術となっています。今回はData Augmentation用のライブラリであるAlbumentationsについてPyTorchでの使い方を説明します。