2016年、人工知能界隈をざわつかせた物体検出手法YOLO。 とても話題になったこともあり、AI・深層学習に携わる人ならYOLOの名前は聞いたことあるでしょう。本記事では、そんなYOLOの仕組みをざっくりと解説をしていきます。 ※この記事はYOLOの動かし方を説明するものではなく、アルゴリズムの ...

1. yolo v5 「yolo v5」は物体の位置と種類を検出する機械学習アルゴリズムです。 「yolo v5」には、以下の4種類の大きさのcocoモデルが提供されています。大きい方が精度が上がりますが、速度は遅くなります。 以下のグラフは、1枚の画像の推論にかかる時間（ms）の比較です。

ちなみに、YOLOは、ラップのYOLO＝“You only live once”（人生一度きり）の語呂合わせにもなっています。 下図は、YOLOの仕組みを示したものです。 画像をグリッドに分け、そのグリッドごとに、物体が含まれているバウンディングボックスを推定するのと同時に、物体の分類の推定を行っています。

この度、株式会社YOLO JAPANは、株式会社クイックと共に「YOLO WORK」を通じて企業を支援し、全国の労働力不足の解消、地域の活性化、人材の多様化 ...