物体検出モデルの進展 Part1 ~R-CNNからFaster R-CNNまで~ - Qiita

はじめに 物体検出モデルの進展をR-CNNからFaster R-CNNまで解説していきたいと思います。基礎的な機械学習の知識はあることを前提に書いています。 今回扱うモデルは以下になります。この先の物体認識モデルの基礎となるので是非おさえておいてください。 R-CNN (論文リンク) Fast R-CNN (論文リンク) Faster R-CNN (論文リンク) 間違っている箇所があれば指摘してください。正しい情報を手に入れたい場合は論文を読むことをお勧めします。 R-CNNは3つのパートに別れています。Region Proposals, CNN, linear SVMsです。 Region Proposals Region Proposalsは検出可能な候補を複数提案します。R-CNNでは"Selective Search"という手法を用いてRegion Proposalsを作成します。