Kaggle BlogOfficial Kaggle Blog ft. interviews from top data science competitors and more!
![Kaggle Blog – Medium](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/99c43c653619f4f9846c685d8bd2fdb9eb8e0b5a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-images-1.medium.com%2Fmax%2F1200%2F1%2A9izrRVNdAJa9bFaqBwSH4w.png)
ニューラルネットワークを使ったオブジェクト検出の手法に R-CNN (Regions with CNN) というものがある。簡単にいうと、R-CNN は以下のような処理を行う。 入力画像中からオブジェクトらしい領域を検出し切り出す。 各領域を CNN (畳み込みニューラルネットワーク) にかける。 2での特徴量を用いて オブジェクトかどうかをSVMで判別する。 R-CNN については 論文著者の方が Caffe (Matlab) での実装 (やその改良版) を公開している。 [1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation github.com が、自分は Matlab のライセンスを持っていないので Python でやりたい。Python でやるなら 今
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く