ディープラーニングによる物体検出（「Faster RNN」「Yolo」「SSD」）に関して調べて実践してみた - karaage. [からあげ]
最新の物体検出情報（2022/1/1追記） この記事も、3年近く前の記事となり、最新の情報から比べると情報が古くなってしまいました。最新の状況に関しては以下記事がとても参考になります。 以下の記事も、過去の流れなどは参考になりますし、まだ使える部分も多くあると思いますので、よろしければ参考にしてみてください。 物体検出をやってみる前に検出と認識の違い これまで、ディープラーニングを使って画像の認識を何度かやってきました（以下参照）。 画像認識の次は、物体検出に手を出して見たいなということで、ディープラーニングを使った物体検出に関して調べて試してみることにしました。 そもそも、物体検出って何で、認識と何が違うのかというと、そもそも認識という言うと結構広い意味になってしまって、画像のそのものが何かを判別するのは画像分類というのが正しそうです。つまり、私がやった上記の例は基本的には画像分類となり
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画像認識で坂道グループの判別AIの作成 - Qiita
こんにちは。 pythonについて勉強していて、その応用として初めて自分で1からやったのでその備忘録として書かせていただきます。 また今回コードを見ただけで何をしているのかわかりやすくするために、コード内にコメントを多数入れました。 目次 背景 画像収集 顔の抽出 訓練データとテストデータに分割 CNNで学習 結果 今後の課題 まとめ 1．背景 pythonでスクレイピング、そして画像認識について勉強していて、この二つを同時に使い何か作ろうと思い何かいいテーマがないか探していました。 そんな中この夏坂道合同オーディションが開かれるが、 「どのように乃木坂・欅坂に決めるのだろうか」と疑問に思いまして、 「あ、その人の顔でどちら顔に近いか分類できたら面白くね」という考えに落ち着いたのでこのテーマについてスクレイピング、画像認識を応用してみることにしました。実際にやってみることが大事だと思ったの
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