PyTorchにおける学習時のデータ拡張の方法について見ていきます。 データ拡張を行うためのtorchvision.transformsについて説明した後に、学習時のコードのどこに追加すればデータ拡張が行われるのか説明します。
目次 1. はじめに 2. 物体検出AIとは 3. 物体検出AIは使えるのか 4. データ収集 5. アノテーション 6. モデル選定 7. 評価指標 8. 学習 9. おわりに 1. はじめに 本記事では、深層学習に基づく物体検出AIを使用する場合のコツについて経験で得た知見をまとめました。 物体検出で最も広く知られているであろう参考文献はyolov3のwikiにあるTips for Best Training Resultsだと思います。このガイドラインに沿って、筆者の知見も合わせて解説します。 2. 物体検出AIとは 物体検出(Object Detection AI) は、画像やビデオ中の物体を検出し、それらの物体の位置を示す技術のことです。この技術は、画像分類とは異なり、単に画像内に含まれる物体の種類を判別するのではなく、物体の具体的な位置も同時に検出することができます。 基本的に
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