SSDによる物体検出を試してみた - TadaoYamaokaの開発日記
先日の日記でYOLOv2による物体検出を試してみたが、YOLOと同じくディープラーニングで物体の領域検出を行うアルゴリズムとしてSSD(Single Shot MultiBox Detector)がある。 YOLOv2の方が精度が高いとYOLOv2の論文に書かれているが、SSDの精度も高いようなので試してみた。 オリジナルのSSDの実装は、Caffeが使用されているが、WindowsでビルドできるCaffeとバージョンが異なるものが使用されており、トライしてみたがビルドがうまくいかなかった。 Python系のフレームワークの実装がないか調べたところ、TensorFlowの実装が2つとKerasの実装が1つとChainerの実装が1つ見つかった。 TensorFlowの実装 ssd_tensorflow SSD-Tensorflow Kerasの実装 ssd_keras Chainerの実装
GitHub - balancap/SSD-Tensorflow: Single Shot MultiBox Detector in TensorFlow
SSD is an unified framework for object detection with a single network. It has been originally introduced in this research article. This repository contains a TensorFlow re-implementation of the original Caffe code. At present, it only implements VGG-based SSD networks (with 300 and 512 inputs), but the architecture of the project is modular, and should make easy the implementation and training of
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