畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
CNNを用いた物体検出アルゴリズムの性能比較 - Qiita
導入 物体検出アルゴリズムを用いたかった為、現在までに提案されている手法を勉強しようと思ったのですが、思いの他多く何を用いればいいのかわかりませんでした。論文内で精度の比較もされているのですが、結局自分の問題に何を使えばいいんじゃってなった為、調べた限りのアルゴリズム間の性能比較を行ってみました。 物体検出アルゴリズムとは、以下の図のように、画像内の指定された物体の位置 (localization) と分類の確率 (confidence) を出力するアルゴリズムを指します。 ここでは、物体検出アルゴリズムの中でもCNN (Convolutional Neural Network) を用いたもののみを対象としています。 物体検出分野における背景 物体検出 (Object Detection) は画像認識タスクの中の一つで、一般的に画像認識のタスクは以下のように大きく3つに分類されます。 Cl
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