矩形

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numpyで高速にSoft-NMSを計算する(16倍高速?)

pythonのnumpyで高速化したSoft-NMSの実装例を紹介します。過去に紹介した実装より16倍高速化できました。Soft-NMSは物体検出AIの後処理で使用されるNMSの改良型ですが、NMSより演算量が大きい手法で高速化が重要です。
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pythonでSoft-NMSを実装する(2)Soft-NMS適用例

Soft-NMS(Soft Non-Maximum Suppression)は、SSDやYOLOといった物体検出AIの後処理として使用されるNMSの改良型アルゴリズムです。以前紹介したSoft-NMSサンプルコードの適用例をこの記事で紹介します。
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pythonでSoft-NMSを実装する(1)アルゴリズム実装例

pythonでSoft-NMS(Soft Non-Maximum Suppression)を実装する方法を紹介します。Soft-NMSは、SSDやYOLOといった物体検出AIの後処理で使用されるNMSの改良型アルゴリズムです。
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pythonで2つの矩形(長方形)のGIoUを計算する

pythonでGIoU (Generalized Intersection over Union)の計算方法を実装する方法を紹介します。GIoUは従来のIoUを一般化した概念で、IoUは物体検出AIで出力される複数の矩形の重なり具合を表した指標です。
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pythonでNMSを実装し、複数の矩形をマージする

pythonでNMS (Non-Maximum Suppression)を実装する方法を紹介します。NMSはSSDやYOLOといった物体検出AIの後処理として使用されるアルゴリズムです。たくさんの矩形をマージしてすっきりさせるアルゴリズムがNMSです。
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pythonで2つの矩形(長方形)のIoUを計算する

pythonでIoU (Intersection of Union)の計算方法を実装する方法を紹介します。IoUはSSDやYOLOといった物体検出AIを理解する上で重要な概念で、物体検出AIで出力される複数の矩形の重なり具合を表す定量的な指標です。
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Pythonのpillow(PIL)を使って矩形(長方形)の上にクラス名などのテキストを描画する

Pythonの画像ライブラリであるpillow(PIL)パッケージを使って、画像にテキストを描画する方法を紹介します。特に、矩形(長方形)の上にテキストを表示する方法を紹介しています。
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Pythonのpillow(PIL)パッケージを使って画像に矩形(長方形)を描画する

Pythonの画像ライブラリであるpillow(PIL)パッケージを使って、画像に矩形(長方形)を描画する方法を紹介します。
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