YoLo/darknet初期学習データで判別できる種類一覧
github等でYOLO、YOLOv2、darknetでよく用意されている学習データをそのまま適用したときに
判別できる種類の一覧は、以下の全80種類になります。
人 自転車 車 バイク 飛行機 バス 列車 トラック ボート 信号機 消火栓 一時停止標識 パーキングメーター ベンチ 鳥 ネコ 犬 馬 羊 牛 ゾウ くま シマウマ キリン バックパック 傘 ハンドバッグ ネクタイ スーツケース フリスビー スキー スノーボード スポーツボール 凧 野球用バット 野球グローブ スケートボード サーフボード テニスラケット ボトル ワイングラス カップ フォーク ナイフ スプーン ボウル バナナ 林檎 サンドイッチ オレンジ ブロッコリ にんじん ホットドッグ ピザ ドーナツ ケーキ 椅子 ソファー 鉢植え ベッド ダイニングテーブル トイレ テレビモニター ノートPC マウス リモコン キーボード 携帯電話 電子レンジ オーブン トースター シンク 冷蔵庫 本 時計 花瓶 はさみ テディベア ヘアドライヤー 歯ブラシ
元の英語では
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