Visual Artificial Intelligence (AI)を使用したビデオオブジェクトの検出¶

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画像およびビデオ処理に適用されるオブジェクト検出（二値分類および多クラス分類）は、DataRobot Visual Artificial Intelligence (AI)で簡単かつ効率的に実装できるタスクの1つであり、これにより、コンピュータービジョンベースのプロジェクト向けのディープラーニングモデルをトレーニングできます。 また、独自のコンピュータービジョンモデルを持ち込み、 カスタムモデルワークショップを介してDataRobotにデプロイすることもできます。

このアクセラレーターは、DataRobotでトレーニングおよびデプロイされたディープラーニングモデルが、ビデオストリームのオブジェクト検出にどのように使用できるかを示します。 （カメラの前にいる人が眼鏡をかけている場合の検出例を検討してください）。このアクセラレーターでは、Elastic-Net Classifier (L2 / Binomial Deviance)と、画像オーグメンテーションのない事前トレーニング済みのMobileNetV3-Small-Pruned Multi-Level Global Average Pooling Image Featurizerが使用されています。 使用したデータセットには、眼鏡をかけた人と眼鏡をかけていない人という2つのクラスの画像が含まれており、GitHubのアクセラレーターにリンクされています。 このアクセラレーターには、データセットのサンプル（クラスごとに100の画像）が使用されます。 ビデオストリームは、OpenCVコンピュータービジョンライブラリーでキャプチャされます。 フロントエンドは、Streamlitアプリケーションとして実装されています。