物体認識モデルYOLOv3に完全勝利したM2Detの紹介｜せいしん

はじめに一般物体認識はここ数年で大きな進化を遂げました。その中でも実用的に使いやすい&よく使われている（気がする）のはYOLO v3だと思います。それは、ある程度の予測精度を持ちながら推論速度もはやいというモデルになっているためです。 今回説明するのはそのYOLOv3に対して、予測精度も推論速度も上回るようなモデルのM2Detです。予測精度と推論速度はトレードオフはありますが、どちらをとっても、下記の図のように他のモデルに優位性があることが分かります。 M2DetはAAAI2019に採録された論文のモデルでこれから使われる機会も増えるのではないかと思います。YOLOv3は著者実装や様々なフレームワークの実装、そして学習済みのモデルまで公開されていて非常に使いやすくなっていますが、M2Detも著者実装、学銃済みモデルの公開が予定されていて、公開されれば利用が増えると思います。公開予定のレポジ

[soratokimitonoaidani]

うん、今の俺にはわからない……

[stealthinu]

物体検知でYOLOv3より性能良いM2Detというのが出てそのネットワーク構造など。2019/4/1に学習済みモデル等も公開される予定と。結構複雑な構造に見えるが速度はYOLOv3より速いらしい。