物体検出の研究については以前に論文読解で、FasterRCNNやYOLO、SSD、RetinaNetについて取り扱ったのですが、改めて研究トレンドや考え方の推移についてまとめられればということで新規でシリーズを作成させていただきました。 #1ではHOG(Histograms of Oriented Gradient)[2005]からR-CNN[2013]までについて取り扱いました。 #2ではFastRCNN、FasterRCNN、YOLO、SSDなどの2015〜2016年にかけての高速化と精度向上の両側面からの取り組みについてまとめていきます。 以下目次になります。 1. Fast R-CNN[2015]とRoI pooling 2. Faster R-CNN[2015]とRegion Proposal Networks 3. One stage detectorとYOLO[2015] 4
![概論&全体的な研究トレンドの概観②(FastRCNN、FasterRCNN、YOLO、SSD)|物体検出(Object Detection)の研究トレンドを俯瞰する #2 - Liberal Art’s diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/32e3fb265c0f2cc95a493c54baeaaae26e6a8398/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fl%2Flib-arts%2F20190307%2F20190307173555.png)