【論文紹介】YOLOの論文を読んだので要点をまとめてみた | DevelopersIO
最初に ・本エントリーは、「YOLOの論文紹介」になります。そのため、「実際にやってみた」といった内容を含みません。 ・本エントリー執筆時点で、YOLOはv3まで出ていますが、その原点となる最初の「YOLO」についての紹介です。 今後、YOLOの論文を読む人がいた際に、もしちょっとでも購読が楽になれば嬉しいです。 論文はこちら YOLOについて 画像認識のアルゴリズムで、2016年に発表された。 リアルタイムで処理が可能、かつ高精度で処理できる。 また、１つのCNNネットワークで処理を完結しているため、学習が比較的容易。 コードの商用利用不可。 (2018年８月13日追記:商用利用可能みたいです。失礼しました。) 目次 1.introduction 2.Unified Detection 3.Comparison to Other Detection Systems 4.Experimen
Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介 - ABEJA Tech Blog
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
画像のデータセット作成が楽になる！Microsoft のアノテーションツール、VoTT のご紹介 | SBテクノロジー (SBT)
クラウドエンジニアブログ 画像のデータセット作成が楽になる！Microsoft のアノテーションツール、VoTT のご紹介 印刷する 画像分類、物体検出、セグメンテーションなどの画像認識を行う際、避けては通れないのが、学習に使用する正解データセットの生成です。 機械学習全般に言えることですが、精度の高いモデルを構築するためには質の良い学習データを用意することが重要です。もちろん、単にモデルを作るだけであれば、公開されているデータセットの中から条件にあうものを使用する形でもかまいません。しかし、実務への応用を目指し、会社独自の機械学習モデルを構築する際には、自社で保有する動画・画像から学習用のデータセットを作成する必要があります。 ただ、画像に対してアノテーションを行い、学習用のデータセットを作成する工程では、多くの時間と人件費がかかってしまうことが課題でした（アノテーションとは、対象となる
中国トップ研究者による自然言語処理の入門者へのアドバイス
スタンフォード大学の博士課程を卒業、対話モデル・強化学習の応用等の分野で多大な成果を残し、現在では中国の自然言語処理スタートアップ Shannon.ai をリードする Jiwei Li (李纪为)氏による、「自然言語処理に入門する際のちょっとしたアドバイス (初入NLP领域的一些小建议)」と題された記事がありましたので、内容を簡単に紹介します。 私もこの分野でかれこれ10年以上、研究開発に携わっていますが、彼のアドバイスには同意するところが多いです。どちらかと言えば、修士・博士課程の学生のような、「自然言語処理の研究に入門する人」を対象に書かれた文章ですが、それ以外、例えば、業務で自然言語処理を使うような方にも有用なアドバイスが多くあります。 彼のような優秀な研究者でも、「PRML を途中で投げ出した」ような体験談が語られているところ、私達にも親近感が持てますね。個人的には、近年の中国と中
機械学習・人工知能分野の現状と今後（NIPS2018参加ログ） - Qiita
はじめに NIPS2018に参加して，昨日，日本へ帰国しました．5日間にわたり本当に沢山の方々の話を聞くことができ，とても有意義な時間を過ごしました．多くの講演や議論の中で，機械学習・人工知能分野には，2018年現在において，以下の3つの大きな流れがあるように感じました． (1) 現状の機械学習パラダイムの不備を認識し，対策しようとする流れ (2) アルゴリズムレベル，ツールレベルの漸進的改善を進める流れ (3) 機械学習と神経科学の相互リンクを生み出そうとする流れ 記憶が新鮮なうちに，これら3つの潮流についてまとめておきます．NIPSの公式サイトには，招待講演を含め，多くの論文やスライドが公開されているので，気になる方はそっちも確認してみてください！ https://nips.cc/Conferences/2018/Schedule 総論 機械学習・人工知能分野は，ここ数年のうちに驚異的
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