SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す - Qiita
リアルタイムに物体検出するのってどうやるんだろう？と思い調べてみたら、想像以上に高機能なモデルが公開されていたので試してみました。こんな感じです。 自動運転で良く見るようなリアルタイムの物体認識をしています。このモデルは「Single Shot MultiBox Detector（SSD）」という深層学習モデルで、Kerasで動いています。 環境さえ整えればレポジトリをクローンして簡単に実行できます。今回はデモの実行方法をまとめてみます。 環境 ちょっと古いiMacにUbuntu16.04を入れたものを使いました。詳しくはこのへんとかこのへんをご参照ください。 深層学習を利用したリアルタイムの物体検出は次々と新しい技術が公開されているようです。ざっと調べたところ、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN…。どれだけ早くなるねん。って感じですが、とにかくどんどん早くなってい
一歩進んだ物体認識を行うためのSelective SearchのPython版オープンソースの提供とLabellioを組み合わせた活用方法 - Alpaca技術ブログ
AlpacaはSelective Searchと呼ばれる物体認識の候補領域を切り出すためのアルゴリズムのPython実装を提供します。本ブログエントリーにおいてSelective Searchの基本的な説明とLabellio(https://www.labell.io/ja/)を組み合わせた活用方法について説明します。 github.com はじめに 物体認識に関するニーズは多様ですが、そのタスクは大きく以下に分類できます。 写真一枚に一つの物体が写っていると仮定して認識するObject Classification 複数の物体が写っている可能性も考慮してそれぞれを個別に認識＆画像中での位置（矩形）までも絞り込むLocalization ピクセル単位で物体のラベル付を行うSegmentation 近年ではImage Captioningと呼ばれるCNNで抽出された特徴量をRNNにつなげるこ
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