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Hi everyone - as a previous context I’m an AI Program Manager at J&J and have been using Cursor for personal projects since March. Yesterday I was migrating some of my back-end configuration from Express.js to Next.js and Cursor bugged hard after the migration - it tried to delete some old files, didn’t work at the first time and it decided to end up deleting everything on my computer, including i
はじめに 皆さんはCursorエディタは活用されていますでしょうか？CursorエディタとはVSCodeをフォークして作られたAIでコード実装を補助してくれる機能がついたコードエディタのことです。 最近（といっても昨年12月半ば）、CursorエディタのComposerという機能にYoloモードなるモードが追加されたそうなので、早速そちらを試してみることにしました。 Composer機能やYoloモードとは何かに関しては、ChatGPT先生に聞くと以下のような回答が得られました↓ ↓Composer機能とは？ ↓Yoloモードとは？ 要するにYoloモードONでCursorエディタを使用すると、様々なコードの実装・修正以外の手動作業もAIが変わってくれるということです。 試してみたところ、予想以上で今後の可能性を大いに感じたため、一連の動作の様子をこの記事でご紹介したいと思います。 （20
過熱する韓国の教育、のしかかる負担に親は苦悩する キラキラアピール、共感と戸惑い呼ぶ言葉「ＹＯＬＯ」とは【産まない国・若者たちの憂鬱②】 ｜ 47NEWS
韓国が世界的にも際立つ「超少子化」に直面している。消滅の危機が取りざたされるほど人口が加速度的に減り続ける一方、急速に進む高齢化は人口構造をいびつにし、国の将来像は極めて見えにくいものになっている。 過熱する教育競争に巻き込まれたり、「誰かに認めてほしい」とＳＮＳを使ってアピールしたりする韓国の若者。その姿は、地理的にも文化的にも近い日本の若者に通じるものがある。同じ問題を抱える隣国として、韓国の現状をどう見たらいいのか。現場を歩いた。（敬称略、共同通信＝ソウル支局・渡辺夏目、編集委員・佐藤大介） ▽子どもの塾代に月６５万円、母は「出産を後悔したこともある」
時価総額世界３位のエヌビディアは、「YOLO（You Only Live Once＝人生は一度きり）」精神で人生を楽しむためにリスクをいとわない投資家のためのカジノと化している。 18日のオプションの動きを見ればわかる。トレーダーは、半導体メーカーのエヌビディアの株価が週末までに同日終値（約885ドル）の２倍強に達すると想定している。同社株は３桁の上げと無縁ではない。人工知能（ＡＩ）半導体への楽観的見方から2023年の上げ率は230％を超え、１年で3.3倍余りとなった。だが１週間足らずでの到達は、市場で最も人気のある銘柄といえども、かなり距離があるだろう。 午後２時－２時半にトレーダーは、行使価格1940ドル、22日満期のエヌビディアのコールを２万4000枚強、購入したもようだ。支払われた金額は計２万4000ドル（約358万円）。約900枚ごとの小口で買われ、個人トレーダーと考えられる。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? （2020/12/3訂正：論文中の単語ConfidenceとConfidence score（信頼度スコア）について本項での表現が紛らわしかったのでその修正と合わせて大幅に追記させていただきました。） 本稿は，YOLO【You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection】，を簡潔に紹介したものです． 本項では，YOLOの理解をする上で物体検出の歴史を辿りながら，わかりやすく記述することを心がけました． また，YOLOの論文の内容を忠実にお読みになりたい方は「YOLOv3 論文訳
はじめに 会社の同僚とJetson Nanoを使用して、YOLOによる物体検出にチャレンジしてみました。 ①【基本】Jetson Nanoの設定 ②【基本】Jetson Nano上で物体検出YOLOの実行 ③【発展】オリジナルモデルを作成して実行 今回は①Jetson Nanoの設定編となります。 実際に購入したもののリンクも貼り付けますので、参考にしてみてください。 1. 用意するもの NVIDIA Jetson nano開発者kit Wifi 無線LAN 子機 →無線LANを使用するなら必要。こちらを購入しました。 microSDカード →64GBのものを使用 USBカメラ →Amazonで1,000円くらいのものを購入しました。 解像度が高すぎると、処理が重くなりますので、こんな感じの低いものでいいです。 HDMIケーブル、HDMI接続可能なモニター →モニターについては、TVがHD
YOLOの改良モデル YOLO-NASが公開されていたので、ひとまず静止画の推論をGoogleColabで試食してみました。最近LLMの開発のニュースばかり見ていましたが、画像認識AIも着々と性能向上しているようです。 なお、カスタムデータセットのファインチューニングはColab無料枠のメモリ容量では動作しないようなので、また機会があれば試してみようと思います。 https://colab.research.google.com/drive/1q0RmeVRzLwRXW-h9dPFSOchwJkThUy6d#scrollTo=tQjCqyL9vCnQ YOLO-NAS モデル概要Deci-AI,Incが配布 独自の Neural Architecture Search エンジン (AutoNAC) を活用して、世界最高の精度とレイテンシのパフォーマンスを提供する新しいオブジェクト検出アーキ
YOLO（v1） YOLOは2015年に、「You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection」という論文で発表されたモデルです。ほぼ同時期に発表されたFast R-CNNと同様に、物体検出の世界に大きな影響を与えました。両者が発表されて以降、End-to-Endモデルとリアルタイム検出が物体検出のスタンダードになったといえます。 YOLO（v1）の特徴 YOLOの特徴についてみていきます。 ・それまで二段階（検出と識別）で行われていた物体検出を一度の作業（全体を検出）にすることで高速化に成功した。 ・End-to-Endモデルの最初期モデル。 ・検出速度がリアルタイムで実用可能な45fpsになった。（精度は下がるが、検出速度がよりはやいFastYOLOでは155fpsに達した。） なお同時期に出されたFast R-CNNと比べる
本記事はSansan Advent Calendar 2024、18日目の記事です。 はじめに YOLOとは？ 他の物体検出器と比べてみた 進化の軌跡 YOLOの考察 強みと特徴 課題と制約 YOLOの派生モデルと応用 なんでそんなにバージョンが多いの？ でも、名前はずっとYOLOのままなんですけど？ まとめ 参考文献 はじめに こんにちは、研究開発部 Automationグループの李欣耘（リキンウン）です。普段はBill Oneの請求書情報に関する作業効率改善に従事しています。 早いもので今年も残すところあと少しです。皆さまはいかがお過ごしでしょうか。先日あざだらけでREDLINEから帰ってきた私は、今年トータル31本のフェスやライブも行ったせいで、とてつもなくお金に困ってます。 今日は、気づいたらversion.11まで公開されたYou Only Look Once（以下、YOLO）に
最終的なゴール 最近の車に付いているAIを使った運転支援システム（レーンキープアシストとか，歩行者検知とか．．．）を見て「これいいな～～」と思いませんか？ そこで，「ないなら作ればいい！！！」と思い至りjetson nanoで運転支援システムを作成していきます． 更新情報 2021.04.07 初版投稿 2021.04.11 GPU版と開発環境周りを投稿 2021.04.18 「LANからWifiにする」までを更新しました． 概要 作り方動画の備忘録代わりにアップします． 参考サイトまとめ． yolo v5 (cpu)動作確認 このサイト神です．動作確認は基本的にこのサイトを軸にやってます． JetsonNano でYOLO v5 https://wooolwoool.hatenablog.com/entry/2021/03/10/235851 ▼やってみました． yolov5 (gpu)
Jetson Nanoを使って物体検出(YOLO) -②Jetson Nano上で物体検出YOLOの実行- - Qiita
はじめに 会社の同僚とJetson Nanoを使用して、YOLOによる物体検出にチャレンジしてみました。 ①【基本】Jetson Nanoの設定 ②【基本】Jetson Nano上で物体検出YOLOの実行 ③【発展】オリジナルモデルを作成して実行 今回は②Jetson Nano上で物体検出YOLOの実行編となります。 2. YOLOとは どこに&何があるかを推定する(Object Detection)ためのディープラーニングの手法です。 Object Detectionの初期の手法としては、R-CNNが知られています。 R-CNNはGPUを使っても結果の出力に約30秒くらいかかるという弱点があり、リアルタイム推論には不向きでした。 それをさらに改良して高速にした手法がFast R-CNN、Fast R-CNNをちょっと高速にした手法がFaster R-CNNになります。 推論速度はGPUス
【物体検出2023】YOLO_NASを試してみる 〜導入からデモまで〜 - つくもちブログ 〜Python&AIまとめ〜
YOLO-NASとは YOLO-NASは、2023年5月に登場した最先端の性能を誇るオブジェクト検出モデルです。 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、およびYOLOv8などの他のモデルを上回る独自の精度と速度性能を誇っています。このモデルは、Deciの独自のニューラルアーキテクチャ検索技術であるAutoNAC™によって生成されました。AutoNAC™エンジンは、任意のタスク、データの特性、推論環境、およびパフォーマンス目標を入力し、特定のアプリケーションに適した最適なアーキテクチャを見つけることができます。このエンジンは、データとハードウェアの認識に加えて、推論スタック内の他のコンポーネントも考慮しています。 YOLO-NASは、他の同等のモデルと比較して約0.5 mAPポイントの精度が高く、10～20％高速です。この性能は、Coco 2017 ValデータセットとNvidia T4
Chapters 📘 Chapter #0 YOLOとは 📘 Chapter #1 環境設定 📘 Chapter #2 アノテーション 📘 Chapter #3 📗 Chapter #3-1 YOLOv3 Keras版実装 📗 Chapter #3-2 YOLOv3 Darknet版 📘 Chapter #A 📗 Chapter #A-1 YOLOの各バージョンについてまとめ 📗 Chapter #A-2 YOLOv3 Keras版実装に関して関連記事のまとめ 📗 Chapter #A-3 ONNX変換・確認ライブラリ、アプリケーションまとめ 概要 2023年5月29日時点でのYOLOの各バージョンについてまとめます。誤記等あればご指摘いただけると助かります。 目次 1. YOLOv1 発表：2016年5月、著者：Joseph Redmon 2. YOLOv2 発表：2
ブラウザ上でYOLO v8を動かす～PyScriptとONNXRuntime-webを使ったディープラーニング物体検出｜lilacs2039
ブラウザ上でYOLOv8を動かす「YOLOv8-browser」を作ったので、本記事で紹介します。 リポジトリ：https://github.com/lilacs2039/YOLOv8-browser Demo：https://lilacs2039.github.io/YOLOv8-browser/index.html PC・スマホのブラウザで動くので、ぜひデモを試してみてください。 Demoの例このプロジェクトでは、PyScriptとONNXRuntime-webを利用しています。 背景DNN推論するPythonプロジェクトからブラウザへの移植を想定しています。 これまでの課題 DNN推論するPythonプロジェクトをブラウザへ移植する場合、PythonからJSへの翻訳工数が大きい課題があります。 以前 YOLO v2をJSとブラウザだけで動かしたときは、YOLO推論処理のために大量のJ
[YOLO-NAS Pose] Jetson AGX Orin で YOLO-NASの骨格検出を試してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX 事業本部 delivery部の平内（SIN）です。 今年(2023年)5月に公開された YOLO-NASは、従来のYOLOv5,v8などより性能向上されたものとなっており、11月には、骨格検出モデルも追加され、オブジェクト検出モデルとして、今最も注目されているのではないでしょうか。 https://github.com/Deci-AI/super-gradients ということで、Jetson AGX Orinで動作させて見たいと思ったのですが、ちょっと手こずったので、作業した記録として、この記事を投稿させて頂きました。 2 ImportError: cannot import name 'get_rank' from 'torch.distributed' 手こずったのは、ズバリ下記のエラーです。 # python3 -c "import super_gradient
![[YOLO-NAS Pose] Jetson AGX Orin で YOLO-NASの骨格検出を試してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/72b14f95562067e3f1a50bcf2dde682bb90ab410/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F12%2Ficon.png)
What is YOLO? You Only Look Once (YOLO): Unified, Real-Time Object Detection is a single-stage object detection model published at CVPR 2016, by Joseph Redmon, famous for having low latency and high accuracy. The entire YOLO series of models is a collection of pioneering concepts that have shaped today’s object detection methods. YOLO Models have emerged as an industry de facto, achieving high det
GitHub - vietanhdev/anylabeling: Effortless AI-assisted data labeling with AI support from YOLO, Segment Anything (SAM+SAM2), MobileSAM!!
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はじめに 物体検出でお馴染みのYOLOシリーズの最新版「YOLOX」が登場しましたので早速試していきます。今回は本家のチュートリアルに沿って推論デモとcocoデータセットの学習を紹介します。Google colab環境を使用しますので、誰でも簡単に試すことが可能です。 (2022年7月にYOLOv7が登場しております。詳細はリンクよりご確認ください) YOLOXとは YOLOXは2021年8月に公開された最新バージョンであり、速度と精度の面で限界を押し広げています。YOLOv5を超える性能で、使いやすいApache Licenseとなっています。YOLOXのベンチマーク結果は以下となっています。 YOLOXには高精度向けのStandard Modelsと、エッジデバイス用のLight Modelsの二種類が存在します。 表1 Standard Models 表2 Light Models
はじめに センシンロボティクスでは、ロボティクス＋AIの力により社会課題を解決する業務のデジタル化を推進しています。耐用年数が長い設備ではアナログメーターが依然として多く使われており、設備点検業務のデジタル化にはまずはアナログメーターの自動読み取りが必要となります。 撮影条件を工夫したり閾値を調整したりと、従来の画像処理では苦労が耐えませんが、ディープラーニングを使って簡単にこれを実現したい！ということで、物体検出アルゴリズムのYolo V5を使って7セグLEDの自動読み取りを実現してみました。 環境 Intel Core i7-8700K 48GBメモリ GTX 1080Ti PyTorch 1.7.0 Yolo V5 学習データセット まずは学習データセットを準備します。Raspberry Piに7セグLEDディスプレイを接続し、乱数を表示して撮影するプログラムを作成します。 参考:
GitHub - Deci-AI/super-gradients: Easily train or fine-tune SOTA computer vision models with one open source training library. The home of Yolo-NAS.
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初めまして！ なるおと申します！ 初めてのZenn記事です！ 今回はYOLOというライブラリを使って、画像内のオブジェクト検出と座標取得をしてみたいと思います！ ↓こんなの YOLOって？ 画像や映像ストリーム内のオブジェクト検出アルゴリズムです。 You Only Look Onceの頭文字をとっており、人間と同じく、一目見たら物体検出できるという意味らしいです。 YOLOには複数のバージョンがあり、2023/04/23現在で v8となっています。 本記事の前提 YOLO CLIもpipを使ってインストールするため、Pythonのインストールは必須ですね。 Pythonのインストールについては、他のサイトを参考にお願いします。 YOLO CLIの使用 YOLO CLIは、ノーコーディングでYOLOのタスクを簡単に実行できるので、YOLOでどんなことをできるのか試したり、訓練したりなどがお
GitHub - ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO 🚀
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1.シーズン１総集編 「Window10で TensorFlow liteを使ってみる - 前編」から始まった "TensorFlow lite"シリーズも今回で４回目。今日現在、そこそこの規模のDLモデルである YOLO v3が Nerves/rpi3で動くようになった。無事マイルストーンを一つ越えたので、ここらで一旦中締めの総集編 - 実は小生の備忘録 - を打とうと思う。 これまでの記事の繰り返しとなる部分も多々あろうが、暫しお付き合い願いたい。尚、本記事で紹介したプロジェクトの全ファイルセットは下記で公開している。 https:
YOLOとは、「You Only Live Once」の略で、「人生は一度きり」という意味の英語のスラング。「たった一度の人生なので、思い切り生きよう、冒険しよう、楽しまないとね」というニュアンスで用いられる。読みは「ヨーロー」。 古くからある表現だが、2011年にカナダ出身のラッパーDrakeが発表したヒット曲「The Motto」の中で「You only live once: that’s the motto nigga YOLO」と歌詞に歌われ、ソーシャルメディアの普及もあって広まった。Instagramなどでのハッシュタグ「#YOLO」も多く用いられる。
はじめに あるゲームにおける上位勢と中級者の違いを可視化できないかと考えて、行動パターンの可視化を試みました。 今回はTPS (Third-Person Shooter)ゲームとして、Splatoon3を選択しました。 Splatoon3とは インクを撃ち合う、任天堂のシューティングゲーム『Splatoon』シリーズの3作目。インクを撃って自分の陣地を広げるという斬新なゲームシステムだけでなく、BGMやSEもイカしています。筆者のウデマエはXP2500程度で、中級者～ぐらいだと思います。 YOLOとは YOLO (You Only Look Once)は、一枚の画像から複数の物体を検出できるアルゴリズムで、検出した物体のクラスも分類できます。その他のアルゴリズムと比べて、YOLOは処理が高速で、リアルタイムのアプリケーションも可能です。 You Only Look Once:Unified
![[Python] YOLOを用いた物体検出と行動パターンの可視化 [Splatoon] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8b7048be3a85b7e768b7d176b4d69ef66a0f2681/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmxoNC5nb29nbGV1c2VyY29udGVudC5jb20lMkYtSTYwWXMzdnpsdDAlMkZBQUFBQUFBQUFBSSUyRkFBQUFBQUFBQUFBJTJGQU1adXVja2ZVZG1ycWpMRU5MX2xfdHNZbnhWZGlibmxFQSUyRnM1MCUyRnBob3RvLmpwZz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9ZjJhY2FmMjgzYjU3ZjJjYmFhZDYxZmU2NTA0ZDAwN2Q%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D15e78ee1706c68fd3888684bb72d8b12%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwWU9MTyVFMyU4MiU5MiVFNyU5NCVBOCVFMyU4MSU4NCVFMyU4MSU5RiVFNyU4OSVBOSVFNCVCRCU5MyVFNiVBNCU5QyVFNSU4NyVCQSVFMyU4MSVBOCVFOCVBMSU4QyVFNSU4QiU5NSVFMyU4MyU5MSVFMyU4MiVCRiVFMyU4MyVCQyVFMyU4MyVCMyVFMyU4MSVBRSVFNSU4RiVBRiVFOCVBNiU5NiVFNSU4QyU5NiUyMCU1QlNwbGF0b29uJTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9MzJlNjIxYjg4N2NjN2MyZjZjODk2NTExMjAzNWQ0YWM%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB5enJuYiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTdlMmQ4ZDZiZWExMmI5MjBmZWM3N2ExMmYzYTkzYzc2%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc023243ce7d4a906c7454f111df038bd)
はじめに 物体検出でお馴染みのYOLOシリーズの最新版「YOLOv7」について、動かしながら試していきます。YOLOv7は2022年7月に公開された最新バージョンであり、速度と精度の面で限界を押し広げています。Google colabで簡単に最新の物体検出モデルを実装することができますので、ぜひ最後までご覧ください。 YOLOv7とは YOLOv7は2022年7月に公開された最新バージョンであり、5FPSから160FPSの範囲で速度と精度の両方ですべての既知のオブジェクト検出器を上回り、速度と精度の面で限界を押し広げています。 これまでのYOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、 DETR、Deformable DETR、DINO-5scale-R50、ViT-Adapter-Bなどと比較しても速度と精度における他の多くのオブジェクト検出器を上回る結果を出しています
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Cursor YOLO deleted everything in my computer
CursorエディタのYoloモードが想像以上だった件 - Qiita
エヌビディア株週内２倍強に賭けるオプション活況－YOLO勢のカジノに
【物体検出手法の歴史 : YOLOの紹介】 - Qiita
Jetson Nanoを使って物体検出(YOLO) -①Jetson Nanoの設定編- - Qiita
まりーさん@ USA🇺🇸YOLO❗️(You Only Live Once) on X: "月曜の米株暴落はどうやら円のキャリートレードの強制撤収が引き金だったらしい。米投資家の間ではその話で持ちきり。キャリートレードとは要するに外貨でレベレッジをかけて投資すること。よって強制撤収の時は追証で容赦無く全てが売られる。もし真実なら今回の暴落は長くは続かない。今日はその話 https://t.co/zzoPXTl2jQ"
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物体検出の代表アルゴリズム YOLOシリーズを徹底解説！【AI論文解説】
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The Ultimate Guide to YOLO (You Only Look Once)
【YOLO】各バージョンの違いを簡単にまとめてみた【物体検出アルゴリズム】 - Qiita
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