「マネジャーの最も大切な仕事」要約、感情やモチベーションは大切だなと再認識

「マネジャーの最も大切な仕事」を読んで、チームのパフォーマンスを上げてるには、感情やモチベーションの大切さを改めて認識しました。

Kauzmichi Shirai

マネジャーの仕事は自由度が高いものであると思います。抽象的には与えられたリソース（ヒト・モノ・カネ）で結果を出すことであること考えていますが、実際に何をやるかは人それぞれではないかと思います。なので、私はもっといいやり方がないかを他の人に聞いたり、本から学ぶようとしています。紹介する本は定期巡回している川崎の丸善で見つけた本です。タイトルは「マネジャーの最も大切な仕事」、サブタイトルには「95%の人が見逃す小さな進捗の力」とあります。本書は26チーム、238人への日記調査からチームがパフォーマンスを発揮するためにどのようなマネジメントをすべきかという調査から来ています。12000もの日記を分析し、チームパフォーマンス向上につながるマネジメントを分析しています。

YOLOをファインチューニングし、少量データセットで物体検知をカスタム

手持ちの少量のデータセットで、YOLO v3をファインチューニングし、カスタムした物体検知を行ないます。今回は、WHILL Model Cを画像から検知してみました。

KauzmichiShirai

YOLOv3で物体検知する方法を紹介しました。
Google Colab上でYOLO v3を使って、手持ちの画像の物体検知をしてみた

darknet YOLOでCannot load image STB Reason: can't fopenとエラーが出たときの対処法

darknet YOLOで、用意した画像データセットを使って学習しようとしたら、Cannot load image ../data/my-data/000001.jpg STB Reason: can't fopenというエラーが発生する。このときは、画像データセットへのパスを相対パスから絶対パスに修正する。

Kauzmichi Shirai

darknet YOLOで、用意した画像データセットを使って学習しようとしたら、Cannot load image "../data/my-data/000001.jpg" STB Reason: can't fopenというエラーが発生した。
動作環境はGoogle Colab。
たとえば、darknet/data/my-dataに画像データセットを入れて、次のコマンドで学習させようとしたら発生する。