Deepに理解する深層学習による物体検出 by Keras - Qiita
誰向け 深層学習をすでに理解して画像の分類から物体検出への仕組みをマスターしたい方へ 数式が多いのでコード確認したい方は下記へGo 具体的な実装例 おまけ Kerasに関する書籍を翻訳しました。画像識別、画像生成、自然言語処理、時系列予測、強化学習まで幅広くカバーしています。 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ 目的 物体検出に関しての技術を体系的にまとめてコードベースまで理解したかったので書きました。 良書である画像認識の物体認識の章を参考にこの記事を作成しています。 画像認識 全体像 大きく分けて3つのフェーズに分かれます。 1: 物体領域候補の抽出 画像中から物体の領域候補を抽出する手法になります。精度と速度を左右する部分になります。図のように小ウインドウ(バウンディングボックス)を用意して一定の画素数ずらしながら領域候補を抽出する
PyTorchで始める物体検出:Yolo 9000 Better, Faster, Stronger - Qiita
誰向け 高速に物体検出をしたい人 論文の内容を理解したい人 コードで実際に動作させてみたい人 コードと論文の関係性を把握したい人 先に読んだ方が良い記事 物体検出に関する用語が多いためDeepに理解する深層学習による物体検出 by Kerasのssdの説明より前の部分を読むと理解の準備が出来ると思います。 Yolo9000が達成したことを3行で表すなら 精度向上：バッチ正規化、アンカーの追加、高解像度、シグマ関数による制約、K-meanを用いた最適なアンカーボックスの決定、フィルターの増加、マルチスケーリングなどによって精度向上 高速化：パラメータが少なくなるDarkNetを採用し計算量を減らし、さらに事前学習モデルによって学習時間を短くした 分類クラスの増加(9000)：検出用のデータセットがなくても同一のドメインのデータセットがあれば多数のクラスの物体検出が可能なことを示した。この論文
97%の精度：教師なし学習でMNISTデータを分類する手法 - Qiita
はじめに クラスタリングとハッシュラーニングの部分を完全に理解することはできませんでした。有識者の方がいれば教えて欲しい・・・ 対象読者 教師なし学習で分類を行いたい方。一般的な機械学習の知識、コンピューターサイエンスの知識がある方が対象になります。 背景 教師データが用意できないタスクがある。 教師データが少量しか用意できないタスクがある。 教師なしデータはある。 上記の状況で有効な手法を探すために下記の論文を読みました。 Hu, Weihua, et al. "Learning Discrete Representations via Information Maximizing Self Augmented Training." arXiv preprint arXiv:1702.08720 (2017). 選んだ理由 精度が高い コードが公開されていて再現できそう ベースとなる手法
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