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YOLOv3 – 損失計算や推論結果の生成を行う YOLO レイヤーについて解説

YOLOv3 において、損失の計算や推論結果の生成を行う YOLO レイヤーの実装について解説します。

YOLOv3 で独自のデータセットを学習する方法について解説します。本記事では、例として金魚の物体検出を学習します。

google-images-download を使用して、指定したキーワードの Google 画像検索の結果から画像をダウンロードする方法について解説します。画像認識用のデータセットを作成するために画像を集めるのに活用できます。

物体検出のアノテーションツール VOTT の使い方について解説します。

YOLOv3 の MSCOCO の学習済みモデルで画像から人や車を検出する方法について紹介します。

麻雀において裏ドラが乗る確率について考察します。

麻雀の何切る問題において、打牌の受け入れ枚数、聴牌確率、和了確率、期待値を計算するアプリ「麻雀何切るシミュレーター」について紹介します。

麻雀における手牌の期待値の計算方法について考察します。

Windows で VS Code のターミナル (Integrated Terminal) を使用する際に、デフォルトの文字コードを Shift_JIS から UTF-8 へ変更する方法について解説します。

ファイルパスを指定するのに利用される glob パターンについて解説します。 glob パターンは、Python のファイル検索モジュール glob、.gitignore の記述など多岐に利用されています。