物体検出用の画像アノテーション正解データ生成に便利なツール - verilog書く人
RCNN (Regional Convolutional newral networks)などの機械学習モデルを使って画像から物体検出するには、"どこ"に"なにが"あるのか、すなわちバウンディングボックスの四角の座標(x, y)および正解ラベルが画像とセットで必要となります。 10000枚単位の画像が欲しい場合、自力で集めるのは大変なので、Pascal VOCのようなコンペで公開されている過去のトレーニング用データセットを流用しますが、それだけでは足りなかったり、自分が検出したい物体がなかったりします。 そんなときにPascal VOCに存在しない正解データを自分で追加して、一緒に学習させたい場合は、Pascal VOCのデータセットと同一形式のアノテーションデータを用意すると一緒に処理できて便利です。 例えばこの画像だと、黄枠のバウンディングボックスの中に車と人間がいます。 これがPas
リアルタイム物体検出向けニューラルネット、SSD(Single Shot Multi Detector)及びその派生モデルの解説 - verilog書く人
さて、昨年行ったGTC Japan 2017では物体検出のデモを行っているブースが多く、盛り上がりを見せている分野と感じています。 たしかに、物体検出のデモってすごくAI感(?)があります。 今回の記事はリアルタイム(~0.1sec)物体検出に使われるSSD及びその派生モデルのお話。 [1]SSD検出結果 物体検出の難しさ SSD ネットワーク構造 マルチボックスマッチング default boxと回帰によるオフセット予測 ハードネガティブマイニング ロス関数 データオーグメンテーション DSSD(Deconvolutional Single Shot Detector)の登場 Deconvolutional Module ResNetを使う。 Prediction Moduleの変更 Default Box増やした ESSD ESSDではやっぱりVGGを使う。 隣接したFeatureMa
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