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物体検出YOLOXの完全攻略マニュアルの公開　～推論、学習、ONNX推論～

1. はじめに　近年、AI（Artificial Intelligence：人工知能）の急速な発展に伴い、それらを用いた技術が活用され始めています。例えば、AIによる画像認識技術として物体検出などがあります。物体検出は「画像の中から特定の物体の位置、種類、個数などの情報を認識する技術」であり、AIを用いて比較的高速に画像内の物体情報を取得することができます。この技術を用いて製造業では品質評価、外観検査、異常検知などに活用されています。 　リアルタイムに物体検出を行うアルゴリズ

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    • YOLO-NAS物体検出モデルのonnx、Torchscript、TensorRT処理速度評価：EC2編

      1. はじめに　本記事では物体検出モデルYOLO-NASを用いて推論処理を行った際の「1フレーム処理速度」とそれから推定される「フレーム処理速度」の評価を行う。 　YOLO-NASはPytorchのモデル形式であるが、本記事ではOnnx、Torchscript、TensorRTのモデルに変換して上記指標を比較して、最もフレーム処理速度の速いモデル形式を明らかにした。 2. YOLO-NASYOLO-NASは「Apache-2.0 license」ラインセンスの物体検出モデ

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      • YOLOXの学習：VoTTによるアノテーション、COCO形式への変換、学習実行

        1.はじめに　近年、AI（Artificial Intelligence：人工知能）の急速な発展に伴い、それらを用いた技術が活用され始めています。例えば、AIによる画像認識技術として物体検出などがあります。物体検出は「画像の中から特定の物体の位置、種類、個数などの情報を認識する技術」であり、AIを用いて比較的高速に画像内の物体情報を取得することができます。この技術を用いて製造業では品質評価、外観検査、異常検知などに活用されています。　 　リアルタイムに物体検出を行うアルゴリ

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        • PythonでFFｍpegを用いて動画処理と保存

          1.はじめに　本記事では、Pythonでコマンドを実行できるsubprocessを用いて、FFmpegを実行し、フレームの取得、画像処理、動画の保存の事例を紹介します。 　一般的にPythonでOpencvを用いてカメラ映像や動画の読み込み、動画の保存などが実施されますが、動画の読み込みの際にフレームレートを調節できないといった問題がありました。一方、FFmpegではフレームレートを調整してカメラ映像や動画を読み込みができることから、それを試してみます。また、GPUを用いた

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          PythonとMosquittoによるMQTT通信の実装：辞書データや画像データの送信

          1.MQTT通信とはMQTT（Message Queuing Telemetry Transport）は、軽量なメッセージングプロトコルで、特に低帯域幅や不安定なネットワーク環境での通信に適しています。 1.1 MQTT通信のクライアント 　MQTT通信ではクライアントとサーバーが存在します。クライアントにはパブリッシャ（Publisher）とサブスクライバ（Subscriber）が存在します。パブリッシャとサブスクライバの機能は以下になります。 パブリッシャ：メッセー

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          Pythonを用いてWebスクレイピングの一例 ～吉野家の店舗情報を自動で取得～

          1. はじめに1.1 Webスクレイピングについて 　Webスクレイピングとは、WebサイトからページのHTMLデータを取得し、HTMLのテキスト情報を解析することでマーケティングなどの必要な情報やデータを取得して、新たな価値を生むことができます。特に、Pythonなどのプログラミング言語を用いてHTMLのテキスト情報の取得を自動化することで業務の効率化を推進することができ、マーケティングなどの目的に対して効果的な情報を提供してくれます。 1.2 PythonによるWeb

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          Webスクレイピングと形態素解析を用いた単語の出現頻度分析：GiNZAによる形態素解析、BeautifulSoup、Selenium、requestによるスクレイピング、nltkによる出現頻度分析

          1. はじめに　最近流行りのWebマーケティングに限らずマーケティングで、ターゲットとする業界でのホットワードやキーワードを調査することはよくあることだと思います。特に費用をかけずに始められる集客方法であるSEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）では、キーワードの出現頻度を知るのは基本中の基本となっています。出現頻度の上位に来るワードを採用してブログやページを作り込むのはSEOの基本的な方法になっていて、本文中に適切にそのワードを含め

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          YOLOXによるVOTT用アノテーションの自動化

          1. はじめに　近年、AI（Artificial Intelligence：人工知能）の急速な発展に伴い、それらを用いた技術が活用され始めています。例えば、AIによる画像認識技術として物体検出などがあります。物体検出は「画像の中から特定の物体の位置、種類、個数などの情報を認識する技術」であり、AIを用いて比較的高速に画像内の物体情報を取得することができます。この技術を用いて製造業では品質評価、外観検査、異常検知などに活用されています。 　リアルタイムに物体検出を行うアルゴリズ

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          pyinstallerを用いたPythonプログラムのexe化

          はじめにPythonで作成したアプリを公開して使ってもらったり、Pythonを使わない人にPythonで作成したアプリを渡して使ってもらえるようにしたいと思うことありますよね？ この記事では、pyinstallerを用いてPythonプログラムをexe化する方法を紹介します。 方法pyinstallerのインストール まずは、コマンドプロンプトで、pyinstallerをインストールしていください。 pip install pyinstaller Pythonプログラ

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          Pythonを用いた簡易セルフ聴力検査システムの作成

          最近周りの人の声が聞きづらいと思い、自分で簡易的に聴力検査できるものがほしいと思い、こちらを作成しました。 7種類の周波数を用意しましたが、一般的な健康診断では1000Hzと4000Hzの音を聞くようです。 はてなブログでコードなど詳細を説明しています。ぜひご覧ください。 ↓↓↓ https://chantastu.hatenablog.com/entry/2022/05/30/201034 検査プログラムの保管場所： https://github.com/

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          【第4回】20代から知っておきたい長期・積立・分散投資による資産形成、第4編　日本の年金制度と企業型確定拠出年金

          この動画を見るだけで、長期・積立・分散投資による資産形成に関する知識を身に付けることができます。今回は、シリーズ第4編　日本の年金制度と企業型確定拠出年金について解説していきます！ #年金 #老後資産 #投資家 #投資初心者 #20代 #30代 #大学生 #資産形成 #老後 #2000万円問題 #長期投資 #積立投資 #分散投資 #iDeCo #つみたてNISA #NISA #企業型DC #楽天証券 #SBI証券 #松井証券 #S&P500 #全世界株式 #米国株式 【ブ

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          【第3回】20代から知っておきたい『iDeCo（個人型確定拠出年金）による資産形成』

          この動画を見るだけで、長期・積立・分散投資による資産形成に関する知識を身に付けることができます。今回は、シリーズ第3編　iDeCo（個人型確定拠出年金）について解説していきます！ #投資家 #投資初心者 #20代 #30代 #大学生 #資産形成 #老後 #2000万円問題 #長期投資 #積立投資 #分散投資 #iDeCo #つみたてNISA #NISA #企業型DC #楽天証券 #SBI証券 #松井証券 #S&P500 #全世界株式 #米国株式 【ブログ】 【I

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          【第2回】20代から知っておきたい長期・積立・分散投資による資産形成、第2編　つみたてNISA（少額投資非課税制度）

          この動画を見るだけで、長期・積立・分散投資による資産形成に関する知識を身に付けることができます。今回は、シリーズ第2編　つみたてNISA（少額投資非課税制度）について解説していきます！ 【ブログ】 https://chantastu.hatenablog.com/archive/category/%E8%B3%87%E7%94%A3%E5%BD%A2%E6%88%90 【Instagram】 https://www.instagram.com/chantatsu_money/ 【Twitter】 https://twitter.com/OrQdvYacireCmaM

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          【第1回】20代から知っておきたい長期・積立・分散投資による資産形成　第1編　老後2000万円問題と20代からの投資

          この動画を見るだけで、長期・積立・分散投資による資産形成に関する知識を身に付けることができます。今回は、シリーズ第1編　老後2000万円問題と20代からの投資について解説していきます！ 【ブログ】 https://chantastu.hatenablog.com/archive/category/%E8%B3%87%E7%94%A3%E5%BD%A2%E6%88%90 【Instagram】 https://www.instagram.com/chantatsu_money/ 【Twitter】 https://twitter.com/OrQdvYacireCmaM

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          Pythonを用いたドーナツグラフによる可視化ーeMAXIS Slim 全世界株式（オール・カントリー）の対象インデックスの地域別構成比率

          はじめに この記事では、eMAXIS Slim 全世界株式（オール・カントリー）の対象インデックスの国・地域別構成比率のドーナツグラフをPythonを用いて作成します。 この作成の意図は、eMAXIS Slim 全世界株式（オール・カントリー）の対象インデックスの国・地域別構成比率のドーナツグラフを自由に加工して使えるようにしたくて作成しました。 対象データ対象とするデータは楽天証券で公開されているeMAXIS Slim 全世界株式（オール・カントリー）の目論見書に記載され

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          【時短化・自動化】SEOのための検索ワードに対する上位キーワード自動収集と出現頻度解析

          はじめに　SEOでキーワードの出現頻度解析をしたい人必見！！最近流行りのWebマーケティングに限らずマーケティングで、ターゲットとする業界でのホットワードやキーワードを調査することはよくあることだと思います。特に費用をかけずに始められる集客方法であるSEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）では、キーワードの出現頻度を知るのは基本中の基本となっています。出現頻度の上位に来るワードを採用してブログやページを作り込むのはSEOの基本的な方法

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          【時短化・自動化】SEOのための検索ワードに対する上位キーワード自動収集と出現頻度解析

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