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
MobileNet(v1,v2,v3)を簡単に解説してみた - Qiita
スマホなどの小型端末にも乗せられる高性能CNNを作りたいというモチベーションから生まれた軽量かつ(ある程度)高性能なCNN。MobileNetにはv1,v2,v3があり、それぞれの要所を調べたのでこの記事でまとめる。 原論文は Howard, Andrew G., et al. "Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications." arXiv preprint arXiv:1704.04861 (2017). Sandler, Mark, et al. "Mobilenetv2: Inverted residuals and linear bottlenecks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision
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