物体検出
80クラスの一般的な物体を検出できるCOCOデータセットで学習されたYOLOv3モデルを使用して、[[OpenCV]]のディープニューラルネットワークモジュール（DNN）で検出された物体。
物体検出（ぶったいけんしゅつ、"object detection）"は、デジタル画像処理やコンピュータビジョンに関連する技術の一つで、デジタル画像・動画内に映っている特定のクラス（人間、建物、車といったカテゴリー）の物体を検出するものである。物体検出はコンピュータビジョンの基礎的な学問領域であり、や顔認識、自動運転など多くの分野でその知見が応用されている。深層学習技術の進展に伴い、物体検出の分野でもR-CNNやYOLO、SSDなどの深層学習を用いた手法が広く使われるようになって精度も大きく向上したが、一方で物体検出分野に特有の技術的な課題や学習・評価に必要なデータセット作成における課題など、解決されるべき課題も残っている。
80クラスの一般的な物体を検出できるCOCOデータセットで学習されたYOLOv3モデルを使用して、[[OpenCV]]のディープニューラルネットワークモジュール（DNN）で検出された物体。
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