EC構築に必要な多くの事業を展開。高い製品力と開発力によって事業の好循環を生み出します。業界最大級1,000以上の機能を搭載。自社開発したプラットフォームにより高品質なサービスを提供します。導入までの開発スピードの早さ、開発精度の高さを提供しているエンジニアの今をお伝えします。W2株式会社のミッション・ビジョン・バリューをご紹介します。EC構築に必要な多くの事業を展開。高い製品力と開発力によって事業の好循環を生み出します。業界最大級1,000以上の機能を搭載。自社開発したプラットフォームにより高品質なサービスを提供します。導入までの開発スピードの早さ、開発精度の高さを提供しているエンジニアの今をお伝えします。W2株式会社のミッション・ビジョン・バリューをご紹介します。はじめに皆さん、こんにちは!コロナの影響でリモートワークになったのをきっかけに、ずっと家に引きこもっているみやもとです。最近会社の同僚と話していて「機械学習を勉強しているんです」と言ったところ、「クレジットカードをカメラで認識する機能を作ってよ(笑)」と言われました。「そういえば、w2のパッケージにはそういった機能がなかったな」と思い、今回は『物体検知』を試したいと思います。(2年前ぐらい)からスゴイ!と言われていた物体検知アルゴリズムの“YOLO”を試してみたいと思います。実は、私はTEDという動画サイトで以前からYOLOを知っていました。その時はとても難しそうだなと思いトライしなかったので、この機会にYOLOを試したいと思います。Once』(一目見ただけで)の頭文字をとり、着後一目見るだけで物体を検知できる特徴があります。Network)”を使用して物体検知を行うアルゴリズムとなっています。YOLOについては開発者のプレゼンテーションがあるので、是非ご覧ください。どのようなものかわかりやすいです。下記のようになっています。・OS:Windows10・CPU:i7-6700HQ・Anaconda:1.7.2※この後出てくるwgetコマンドやgitコマンドなどは、Windowsに標準で入っていないので、使用する環境に適宜ダウンロードしてください。下記のコマンドを使用してAnacondaでconda環境を作成します。conda環境とは、簡単に言うと仮想環境のようなものです。conda環境は複数作成することができ、例えばPythonのバージョンを2系と3系で分けて使いたいときに、conda環境を作成してインストールすると分けることができるので、とても便利なものです。作成したconda環境に切り替えます。yolo_v3パッケージのインストールYOLOv3で使用するパッケージをconda環境にインストールしていきます。cythonYOLOv3のソースをダウンロードYOLOv3の公式サイトにも物体検知を行えるコードがあるようですが、今回はgithub上に公開されているPyTorchを使った物体検知を使用したいと思います。YOLOv3にはすでに学習済みのモデルがアップされているので、そちらをダウンロードします。--no-check-certificate画像の物体検知実行YOLOではお馴染みと言われている、犬と自転車の画像を使って物体検知を行いたいと思います。下記のコマンドを実行します。実行完了したら下記が出力されます。物体検知が完了すると、下記のような画像が出力されました。犬はdogで囲まれており、自転車はbicycleの枠で囲まれています。後ろにある車もtruckという枠で囲まれました。まとめ驚くほど簡単に画像の物体検知が出来ました。YOLOはすでに学習済みのモデルを公開しているため、機械学習で特徴量をいじる必要もなく、ソフトウェア開発の経験さえあれば物体検知で作れるようになっていました。TEDでのプレゼンでは、スマホにYOLOを入れてリアルタイムで物体検知を行っていたため、今後はそちらをできるようにしていきたいと思います。