物体検出についての歴史まとめ(1) - Qiita
ここでは、物体の検出についてFaster R-CNN、YOLO、SSDのようなさまざまなアルゴリズムについて説明します。 物体検出の最先端、各手法の直感、アプローチ、それぞれの特徴を見ていきます。 この続きは以下で記述しています。 物体検出についての歴史まとめ(2) https://qiita.com/mshinoda88/items/c7e0967923e3ed47fee5 1. 物体検出とは 1-1. 物体検出概要 物体検出は画像を取り込み、画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 犬猫分類器を作成したとき、猫や犬の画像を撮り、そのクラスを予測しました。 図1−1 猫と犬の両方が画像に存在する場合、どう処理すべきでしょうか。 図1-2 この場合、モデルは何を予測するのでしょうか？ この問題を解決するために、両方のクラス（犬と猫）を予測する複数ラベ
サーベイ論文：画像からの歩行者属性認識
4. 歩行者属性の応用先 属性を用いた人物照合 人の特徴として，属性を利用 どのような服装をしているか？ 身長はどのくらいだったか？ 何を持っていたか？ 4 R. Layne et al., “Towards Person Identification and Re-identification with Attributes”, BMVC2012. 属性に基づく 照合 男性 水色の服 男性 水色の服 5. 歩行者属性の応用先 防犯カメラ映像からの容疑者の検索 どんな服を着ていたか？ 性別はどうか？ 年齢はどうか？ 髪型はどうか？ 5 D. A. Vaquero et al., “Attribute-based people search in surveillance environments”, WACV2009. A. Dantcheva et al., “Bag
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