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PyTorchとDetection Transformer (DETR)で作る物体認識モデル
はじめに こんにちは。機械学習ビギナーの中沢(@shnakazawa_ja)です[1]。 世の中にはテーブルデータを対... はじめに こんにちは。機械学習ビギナーの中沢(@shnakazawa_ja)です[1]。 世の中にはテーブルデータを対象とした機械学習モデルのチュートリアルは多くありますが、画像に対するものは少なく、コードまで提供されているものは更に少なくなります。そこで、本シリーズでは基本的なコンピュータビジョンモデリングの手法をPythonの深層学習用フレームワークPyTorchで実装していきます。 前回: PyTorchとEfficientNetV2で作る画像分類モデル 次回: PyTorchとU-Netで作る領域分割モデル 今回はObject detection （物体認識） を扱います。 モデルのアーキテクチャはDetection Transformer (DETR)を採用し、学習済みのモデルをtorch.hub.load()を用いて取得します[2]。 実装はKaggle Notebook上で行
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