エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
torchvisionの実装から見るFaster R-CNN - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
torchvisionの実装から見るFaster R-CNN - Qiita
はじめに 近年、ディープラーニングの進化により、画像認識技術は飛躍的に向上しています。特に物体検出... はじめに 近年、ディープラーニングの進化により、画像認識技術は飛躍的に向上しています。特に物体検出の分野では、Faster R-CNNのようなモデルが業界のスタンダードとして確立し、多くの応用例を生み出しています。しかし、このような高度なモデルをゼロから実装するのは非常に困難であり、多くの研究者やエンジニアは既存のライブラリを使用して開発を進めています。 torchvision は、PyTorchの公式拡張ライブラリとして、画像認識のためのデータセット、モデル、変換関数を提供しています。そして、その中にはFaster R-CNNの実装も含まれています。 本記事では、Faster R-CNNの論文をベースとしつつ、細かい処理はtorchvision に組み込まれているFaster R-CNNの実装を参考にし、モデルの内部構造や動作原理を明らかにします。 環境 torchvision==0.1