SSD:Single Shot Multibox Detector - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 物体検出ニューラルネットワークのSSDを調べていた。 勉強のために論文を訳することにした。 下記のページを参考にさせていただいた。 https://www.slideshare.net/takashiabe338/fast-rcnnfaster-rcnn https://www.slideshare.net/takanoriogata1121/ssd-single-shot-multibox-detector-eccv2016 ※訳には間違いがないよう注意を払いましたが、完全であることを保証できません。誤りがありましたらお教え願います。
TensorflowのFaster RCNN実装を試す - Qiita
デモが動かない 画像の物体検出をして、赤枠で囲って表示するというデモが準備されています ここにデモを動かす手順があります しかし、この通りにやっても、訓練済みモデルファイルとソースのネットワーク構成がずれているようなエラーが出ます なんらかのバージョン問題なんだと思いますが、よくわからないのであきらめました そもそもこのFaster RCNN実装が想定しているTensorflowのバージョンがいくつなのか不明だし・・・ 自分でモデルをトレーニングする 仕方がないので自力でモデルをトレーニングして、それでデモを動かすことにしました。 画像データのダウンロード README通りに入手＆解凍＆配置 # wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar # wget http://host
Keras チュートリアル - Qiita
# encoding: utf-8 from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.utils import np_utils # kerasのMNISTデータの取得 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 配列の整形と，色の範囲を0-255 -> 0-1に変換 X_train = X_train.reshape(60000, 784) / 255 X_test = X_test.reshape(10000, 784) / 255 # 正解ラベルをダミー変数に変換 y_train = np_utils.to_
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