深い森(multi-Grained Cascade Forest)と浅い森(Random Forests)を動かして比較してみたPython機械学習MachineLearningrandomForestgcForest はじめに gcForestを動かしてみる。 背景 近年、機械学習のモデルは主にニューラルネットワークを用いる深層学習に注目が集まっている。しかし、一般的に深層学習を十分に利用するには、膨大な計算資源や、ネットワークの構造とパラメーターのチューニング、学習用の大規模データが必要というネガティブなポイントがある。これらの問題点を解決するために、深層学習の代替案として決定木とアンサンブル学習を利用して深く学習するgcForest(multi-Grained Cascade Forest)が提案されている。 内容 本ページでは次のような決定木ベースの機械学習モデルを構築します。 R
サマリー ・映像解析による交通量調査の手法について ・解析結果の映像サンプルはこちら:https://youtu.be/kgjG6_hejE8 ・映像によっては誤認識しやすいエリアがある ・マスク機能について 映像解析による交通量調査の手法について ここではディープラーニングによる映像解析精度を上げるためには「解析しないこと」が早道だよ、という話をします。ディープラーニングそのもののチューニングによる解決ではなく、実装方法の工夫による回避なので、ディープラーニングの勉強にはならないかも。 あ、トップ画像ですが「small_truck」として軽貨物が判別できているのがちょっと自慢。ピンクの枠です。 ・やっぱり映像解析は簡単ではない 前の記事でも書いてますが、SSDにしてもMask R-CNNにしてもYOLO V3にしても物体検出は「静止画」に対して行います。動画をinputに選択できたとして
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