物体検出
オブジェクト検出サブシステムは、実世界のオブジェクトが画面上に現れると動的に更新される、意味的にラベル付けされた2Dバウンディングボックスを作成することで、Lightshipのコンテキスト認識機能を強化します。 それぞれのバウンディングボックスに対して、サブシステムはすべてのサブクラスに対して独立した予測を行い、検出されたオブジェクトがそれぞれのサブクラスに属する確率を返す。
オブジェクト検出カテゴリーにアクセスする方法については、オブジェクト検出を有効にする方法を参照してください。
オブジェクト検出カテゴリー
備考
各クラスの確率は独立に計算されるが、各カテゴリのサブクラスは、それらが属するカテゴリクラスを学習するために使用される。 このため、オブジェクトは特定のサブクラスではなく、カテゴリークラスのメンバーとして検出することができる。 例えば、フレンチホルンであれば、そのオブジェクトが french horn, brass instrument, musical instrument クラスに属している可能性が高いことを返す。
| カテゴリー | サブクラス |
|---|---|
| 航空機 | 飛行機、ヘリコプター、熱気球、パラシュート、ロケット |
| 車 | 車、タクシー |
| 車両 | 自動車、自転車、バス、自動車、オートバイ、タクシー、電車、トラック |
| フットウェア | フットウェア、ローラースケート |
| ヘッドウェア | ヘッドウェア、フェドラ |
| 楽器 | アコーディオン、金管楽器、ドラム、フルート、ピアノ、弦楽器 |
| 金管楽器 | フレンチホルン、サクソフォン、トロンボーン、トランペット |
| 弦楽器 | バンジョー、チェロ、ハープ、ギター、ヴァイオリン |
| フード | 食べ物, リンゴ, バナナ, ベリ ー, パン, ブロッコリー, ケーキ, ニンジン, チーズ, 柑橘類, ココナッツ, デザート, ドーナツ, 卵, ファストフード, ブドウ, ハンバーガー, ホットドッグ, アイスクリーム, 梨, ピザ, カボチャ, サンドイッチ, 寿司, トマト. |
| ベリー | ラズベリー、ストロベリー |
| シトラス | グレープフルーツ、レモン、ライム、オレンジ |
| デザート | デザート, ケーキ, ドーナツ, アイスクリーム |
| ファーストフード | ファーストフード、フライドポテト、ホットドッグ、ピザ、ハンバーガー、サンドイッチ |
| パンプキン | カボチャ |
| ドリンク | ドリンク、ホットドリンク、ジュース |
| ホットドリンク | 紅茶、コーヒー（カップに入れると認識される） |
| クッキングパン | フライパン、圧力鍋、スロークッカー、ワッフルアイロン、中華鍋 |
| 家具 | 家具、ベッド、椅子、ソファ、棚、収納棚、テーブル |
| 水差し | 水差し、ティーポット |
| ランプ | ランプ、キャンドル |
| スクリーン | コンピュータ・ディスプレイ、タブレット、テレビ |
| おもちゃ | おもちゃ、人形、テディベア |
| ウォーター・フィーチャー | 噴水、プール |
| 動物 | 動物, アルパカ, クマ, 大きな猫, 鳥, ラクダ, 猫, 牛, ワニ, 鹿, 犬, イルカ, 象, 魚, カエル, キリン, 金魚, カバ, 馬, クラゲ, カンガルー, パンダ, オウム, 豚, 北極熊, ウサギ, 爬虫類, サイ, アザラシ, 羊, 貝, リス, カメ, 水鳥, クジラ, シマウマ |
| アルパカ | アルパカ、ラマ |
| ビッグ・キャット | チーター、ジャガー、ヒョウ、ライオン、オオヤマネコ、トラ |
| 鳥 | 鳥、オウム、水鳥 |
| クロコダイル | クロコダイル、アリゲーター |
| 鹿 | アンテロープ、鹿、ヘラジカ |
| 花 | 花、バラ、ヒマワリ |
| 馬 | ロバ、馬、ラバ |
| 昆虫 | 昆虫、蝶 |
| 魚 | 魚、金魚、マンタ、タツノオトシゴ、イカ |
| 爬虫類 | 爬虫類、ワニ、カメ |
| シール | アザラシ、アシカ、セイウチ |
| 羊 | ヤギ、ヒツジ |
| 貝類 | カニ、ロブスター、カキ、エビ、カタツムリ、ヒトデ |
| タートル | ウミガメ、カメ |
| ウォーター・バード | 鴨、雁、白鳥 |