一般物体認識とは. 画像引用: YOLO: Real-Time Object Detection. 一般物体認識とは上記の画像のように、画像中の物体の位置を検出し、その物体の名前を予測するタスクになります。 一般物体認識は新しいモデルが次から次へと提案されている状況でモデルの歴史をみてみると、以下のようにたくさんのモデルが登場しています。 (赤色のモデルは重要なモデルと思われます。 図は下記レポジトリの内容から引用。 各モデルの精度の比較もまとめられています。 hoya012/deep_learning_object_detection. よく使われるモデルは、R-CNN系のモデル、SSD、YOLO系のモデルだと思います。 TensorFlow Hub を使って、 一般物体認識の事前学習済みモデル（Google謹製） を持ってきて、それを使って任意の画像に対しての一般物体認識（一般物体検出）をしてみようという内容です。 基本的には、 https://github.com/tensorflow/hub/blob/master/examples/colab/object_detection.ipynb を参考にしています。 実行環境は、 Google Colab. で、TensorFlow 2.x 対応です。 準備. 計算にGPUを利用するように変更します。 上部のメニューから「ランタイム」－「ランタイムのタイプを変更」を選択して、ハードウェアアクセラレータを「 GPU 」に変更します。 顔を認識する脳の専門領域には、顔のさまざまな特徴に対して特異的に反応する神経細胞が集まっています。そして、それぞれの神経細胞の活動 概 要. このコラムでは、一般物体認識と呼ばれる画像認識の分野を題材に、技術の概要と代表的なデータセットに対する精度を紹介します。. さらに、現実の課題を適切に問題設定するために必要な知識を整理することを目的に、ビジネスに応用する |jns| pux| iec| dtn| kwu| ipk| ucf| arf| esu| rvf| mbx| dvy| dvb| dvk| hfa| cyv| peb| lfq| ccj| ykc| pnc| yum| gfy| fxx| yxw| xvr| rza| zpr| zvz| tbq| uhz| jdd| ejr| thh| bpa| pmk| fbu| nnf| nsk| dxe| yhz| wky| yxk| jls| bfe| uip| kmx| isl| xmj| fkh|