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posted by fanblog
2019年10月23日
【まとめ】 英語版Udemy講座で学ぶ！OpenCV、ディープラーニングを使ってpythonで画像認識
英語版のUdemy講座、"Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning"の受講を完了したので最初に立てた目標の達成具合、自己評価や、コースをやり終えての感想をまとめる。
目次
１、受講前のゴールイメージとスケジュールの確認２、講義に関して
３、次回に受講に生かしたいこと。教訓とか
受講前のゴールイメージとスケジュールの確認
■受講前のゴールイメージとスケジュールの確認
・NumPyを用いた画像のハンドリングができる 〇
・OpenCVを用いた画像処理ができる 〇
・顔認識技術を実装できる 〇
・オブジェクトトラッキングが実装できる 〇
・ディープラーニングのフレームワークKerasでの実装ができる 〇
・カスタマイズしたCNNのディープラーニングの実装ができる 〇
・処理速度を重視したYOLOネットワークのディープラーニングでの実装ができる △
全体としては、OpenCV2を利用した画像処理や、Kerasを用いたディープラーニングを学ぶことができた。今後に向けて、技術の引き出しを増やすことができた。
■スケジュール
- 15日程度で完了するつもりで受講をする。→11日で完了
大体、10%を目標に進められた。全体の動画数が100に近いため、一日、10動画と考えながら、目標をもって進められたのが良かった。
■講義に関して
・英語
・特に問題なし。聴きやすい。
・良かった点
・OpenCVの画像処理の説明の部分が充実しててよい。
・動画に関する処理の説明あるのがよい。また、WebCamがなくとも講義を進めることができる。
（スマホで動画を保存してそれを使用するのもよい）
・Kerasなどのディープラーニングに関しても、カスタムイメージを使った学習方法などもあり実用性が高い
・セクションの最後のアセスメントが定着の確認になるので良い。
・難しかった点：
・ディープラーニングの学習がうまく動作しなくて多少の試行錯誤があった。
（自分のPC環境の問題が大きいと思う。CPUがAMDの古い奴だから？）
■次回に受講に生かしたいこと。教訓とか
・PCはちゃんとしたものを用意しておく（11月到着予定）
・講義だけでなく、自分自身の知識をテストして定着を図る。
・完了後も知識を忘れないようにメンテナンスする。
このコースへのリンク
Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning
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