ChainerでYOLO - Qiita
はじめに YOLOとはYou Only Look Onceの略とのことですがまあ当て字ですかね。速度に特化した画像検出・認識用ニューラルネットワークで、Cベースのdarknetというフレームワーク上に構築されています。元論文はこちらです。特徴は、全画像からいきなりクラス確率と物体のバウンディングボックス座標を推論する点です。R-CNNなどと違って複数の候補領域に対して何度も推論しないでよいので、Look Onceだから速い、というわけですね。 TensorFlowに変換した例はすでにあるようなので、今回はchainer化をしてみます。Cで組まれているものをわざわざスクリプト言語に変換するのは中身を理解するためです。今回の記事では学習済の係数を使った推論のみを行いますが、論文を読んだ感じだと学習手順が最大の特徴の一つに思われるので、そのうちトレースしたいです。 コードはこちらを参照してくださ
ペンパイナッポーとアッポーペンを識別する(ChainerでYOLO ver2) - Qiita
本記事はChainer Advent Calendar 2016の20日目のエントリです。 ペンパイナッポー（以下PP)とアッポーペン（以下AP)の画像識別方式の確立は急務です。下記は"PPAP"のここ三ヶ月のGoogle Trend推移ですが、すごい速度で減衰しています。正直もう遅いのかもしれませんが、であったとしても次のビッグウェーブに一目散に乗れるように反射神経を鍛えておく必要があります。 PPとAPをひと目で見分ける認識器の必要性についてご理解いただいたところで、昨今のディープラーニングによる物体認識の進展に目を向けますと、Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介という記事にまとまっているように、優れた手法が次々と提案されています。最後のコメントにあるように、最大の課題は学習用のデータセットをどう準備するかというところです。 残念なことに、PPAPデータセット
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