リアルタイム物体検出向けニューラルネット、SSD(Single Shot Multi Detector)及びその派生モデルの解説 - verilog書く人
さて、昨年行ったGTC Japan 2017では物体検出のデモを行っているブースが多く、盛り上がりを見せている分野と感じています。 たしかに、物体検出のデモってすごくAI感(?)があります。 今回の記事はリアルタイム(~0.1sec)物体検出に使われるSSD及びその派生モデルのお話。 [1]SSD検出結果 物体検出の難しさ SSD ネットワーク構造 マルチボックスマッチング default boxと回帰によるオフセット予測 ハードネガティブマイニング ロス関数 データオーグメンテーション DSSD(Deconvolutional Single Shot Detector)の登場 Deconvolutional Module ResNetを使う。 Prediction Moduleの変更 Default Box増やした ESSD ESSDではやっぱりVGGを使う。 隣接したFeatureMa
【物体検出】SSD(Single Shot MultiBox Detector)とは - Qiita
1.前提知識 ・機械学習の基礎 ・オライリー『ゼロから作る Deep Learning』 ・MLPシリーズ『画像認識』の物体検出の章 2.物体検出とは 多くの物体検出アルゴリズムの内容は、以下の三段階で分けられる。 ①物体領域候補の提案 ②検出物体のクラス分類 ③領域の調整（回帰） 初学者向けの画像認識の実装例では「手書き文字の認識」がよく取り上げられるが、現実の画像においては、「物体が一つのみで全ての物体領域のサイズも同じ」ということは普通はありえない。そこで、1枚の画像の中で様々なサイズで写っている複数の物体を上手く切り出すバウンディングボックスを探し、クラス分類の問題に持ち込む必要がある。 愚直にやるならバウンディングボックスの位置を動かして全パターン探索するSliding Window法が考えられるが、工夫なく行うのでは非常に時間がかかることは容易に想像できる。 R-CNN、Fas
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会（PRMU）にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ 「2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され，一貫して認識精度の向上に寄与してきた．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている． 本稿では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網
Flutter - Build apps for any screen
Flutter transforms the development process. Build, test, and deploy beautiful mobile, web, desktop, and embedded experiences from a single codebase. Get started Flutter is an open source framework by Google for building beautiful, natively compiled, multi-platform applications from a single codebase. Fast Productive Flexible Fast Flutter code compiles to ARM or Intel machine code as well as JavaSc
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
DeepLearningで上司を認識して画面を隠す - Qiita
背景 仕事をしているとき、業務に関係ない情報を閲覧していることって誰でもありますよね？ そんなときに背後にボスが忍び寄っていると気まずい思いをします。もちろん急いで画面を切り替えれば良いのですが、そういう動作は逆に怪しまれることになりますし、集中しているときは気がつかないこともあります。そこで怪しまれずに画面を切り替えるために、ボスが近づいてきたことを自動的に認識して画面を隠すシステムを作ってみました。 具体的にはKerasを用いてボスの顔を機械学習し、カメラを用いて近づいてきたことを認識して画面を切り替えています。 ミッション ミッションはボスが近づいてきたら自動的に画面を切り替えることです。 状況は以下のような感じです。 ボスの席から私の席まではだいたい6,7mくらいです。ボスが席をたってから、4,5秒で私の席に到達します。したがって、この間に画面を隠す必要があるわけです。時間的余裕は
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
TechCrunch | Startup and Technology News
Shopify has acquired Threads.com, the Seqiuoa-backed Slack alternative, Threads said on its website. The companies didn’t disclose the terms of the deal but said that the Threads.com team will join… Two senior police officials in Bangladesh are accused of collecting and selling citizens’ personal information to criminals on Telegram.
Deep LearningのWebプラットフォームLabellioを試してみた - kivantium活動日記
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせという記事を見かけたので試してみました。 公式のチュートリアルに従えば簡単にDeep Learningを使った画像認識を試すことが出来ました。 まずはLabellioにアクセスします。 サインインをクリック。 アカウントはGitHubまたはGoogleアカウントと紐づけするようです。 ログインするとモデル作成画面に飛ぶのでCreate Modelをクリック。(kinmosaは過去に私が作成したモデルです） モデル名を入力してAdd dataをクリック。 今回はご注文は機械学習ですか？で使ったデータセットをzip形式で送る方法を使いました。 このようにラベル名のついたフォルダにそのキャラの顔画像を入れます。フォルダ直下に入れたファイルはフォルダ名のラベルが付くようです。
画像解析できるマン | 株式会社ウサギィ
画像解析できるマンで行っているような、画像の意味をコンピューターで認識する処理を画像認識といいます。 様々な手法がありますが、このサービスのように食べ物や動物といったある程度抽象的なものを認識する技術は、特に「一般物体認識」と呼ばれています。 このサイトでは、機械学習という方法を応用して、『食べ物』と『食べ物ではないもの』両方の画像をコンピューターにたくさん教えてあげています。 そして、その知識を使って画像認識を行い『画像が食べ物かどうか』を判定しています。 機械的に画像に何が写っているのかがわかれば、さまざまなことができるようになります。 たとえば、大量の写真の中から「東京タワーを撮った写真が欲しいな」と思った時に人手でなくても自動的に探してきたりすることができます。 ほかにも、子どものための不適切なコンテンツのフィルタリングや、SNS上の写真を解析することでマーケティング等に使えます。
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