AI そのままできる！Yoloを使った物体認識。Androidアプリで実行 その２:Yoloからtfliteへの変換
YoloをAndroidアプリで使うためにしなければいけないファイルの変換を説明したいと思います。Yoloで作成、もしくはダウンロードした物体認識用のファイルからAndroidアプリで活用できるTensorflowLiteの形式である、tflite形式に変換する為の手順を記載したいと思います。OSはwindows11です。
YOLO
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AI そのままできる！Yoloを使った物体認識。Androidアプリで実行 その１:Android Studioインストール
今回から数回にわたり、Yoloを使った物体認識をAndroidアプリにして、スマホで実行してみようと思います。今回は第１回目として環境設定。AndrodidStudioのインストールを解説していきたいと思います。環境はWIndows11,Android Studio Narwhalです。
AI このまま実行すれば出来る！YOLOｖ11を使ったインスタンス分類（セグメンテーション）
YOLOのv11では、「物体検出」、「インスタンス分類」、「画像分類」、「姿勢推定」、「指向性物体検出」の機能が利用できます。その中で、本記事では、インスタンス分類（インスタンス セグメンテーション）について、この記事にまま実行すれば出来るくらいにかみ砕いて説明しようと思います。
AI このまま実行すれば出来る。YOLO v11を使って、顔認識(face detection)を追加学習させてみよう。
YOLOのバージョン11で、これまでセットアップとアノテーションツールを使って学習データを自作する方法を書いてきました。そこで皆気づくでしょう。アノテーション、面倒くさいと。本記事では、既存の学習データを使って、追加学習していく方法を記載しようと思います。
AI YOLO v11 物体認識 アノテーションツール「labellmg」の使い方と追加学習。
YOLOのv11を使った物体認識の追加学習（Fine tuning)の方法を説明していきます。自前の画像を使うこと、OSはwindowsという前提での説明を、いつものようにこの手順のまま実行していけばできるようにまとめていきたいと思います。
AI このまま実行すれば出来る。YOLO v11を使った物体認識の方法教えます。
YOLOとは、物体を検出するときに使用される代表的なアルゴリズムです。「ここでは、YOLO v11を使って、物体検出を実行するまでの方法を、この手順のまま実行すればよいレベルまでかみ砕き、説明したいと思います。とりあえず動かしたい。という方にお勧め。