PC,PDA,GPS,RS,GIS,ドローン,SfM等を活用して森林情報を収集,管理するためのtipsを掲載しています。(自分用の備忘録も兼ねています。解像度の異なる動画からのマツ枯れ検出結果の比較オリジナルの4k動画(3840x2160)と,サムネイル動画(1280x720)から,同じモデル(YOLOv5l)でマツ枯れを検出してみました。バウンディングボックスの線の太さや信頼度の数値の大きさは異なりますが,ほかに相違点があるのかないのか,まだ検証し切れていません。ここが違うぞ,という所を発見したらぜひコメント欄で教えてください。自宅と職場の,延べ6台のWindowsPCを駆使し,延々と計算をさせ続けて,ついにYOLOv5(物体検出アルゴリズム)の学習が終わりました。lの3モデルで合計15ケースの結果一覧です↓。FOLD5のmモデルでは,収束するまでに何と10日間も掛かりました。再任用も今年度で最後ですが,一生の思い出になりそうです。16GB)を2枚,通販自費で買いました。119,800円(ドスパラ)136,800円(ツクモ)計256,600円これも記念に載せておきます↓。追伸)今年度の研究費はまだ余っているのですが,富山県では10万円以上の物品は備品となり,消耗品費(需用費)では購入できません。v5によるマツ枯れの自動検出プロジェクトですが,アノテーション画像を5,050から20,200枚に4倍増したところ,mAP50が0.65前後から0.99以上へと爆上がりするのですが,計算が収束するまでにとんでもない時間が掛かっています。時間単位ではなく,日単位で所要時間を表した方がピンとくるような感じです。モデルでの学習を実行中です。2024/8/21現在の一覧表です↓。今年度で再任用も終わりますが,酷暑と共にいい思い出になりそうです。一言:京都大学農学博士です。2.0Seesaaブログ。