歩行者検出技術のデファクト評価フレームワークを動かしてみる - Qiita
背景 歩行者検出技術は顔検出技術と並んで非常に実用上重要な技術の1つである。特に、自動運転が注目されている現状において、未だにホットな研究分野であり続けている。 歩行者検出技術の評価は、非常に整備された評価フレームワークが存在しデファクトとなっているため、それを動作させてみる。 取り敢えず下記でグラフが出るはず。 git clone https://gist.github.com/32febdc55658f5b98c251c16cd4c53b8.git caltech_pedestrian cd caltech_pedestrian chmod u+x caltech_evaluation.sh ./caltech_evaluation.sh cd code matlab addpath(genpath('../pdollar_toolbox')) dbEval Caltech Pedes
FAQ - Keras Documentation
Keras FAQ: Kerasに関するよくある質問 Kerasを引用するには？ KerasをGPUで動かすには？ KerasをマルチGPUで動かすには？ "sample","batch"，"epoch" の意味は？ Keras modelを保存するには？ training lossがtesting lossよりもはるかに大きいのはなぜ？ 中間レイヤーの出力を得るには？ メモリに載らない大きさのデータを扱うには？ validation lossが減らなくなったときに学習を中断するには？ validation splitはどのように実行されますか？ 訓練時にデータはシャッフルされますか？ 各epochのtraining/validationのlossやaccuracyを記録するには？ レイヤーを "freeze" するには？ stateful RNNを利用するには？ Sequentialモデ
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