これまで勉強したディープラーニングによる一般物体検出手法のアルゴリズム一覧。
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参考資料
特徴抽出を行うbackboneネットワークの変遷
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検出手法の変遷
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ディープラーニングによる一般物体検出アルゴリズムまとめ
R-CNN (Regions with CNN features)：ディープラーニングによる一般物体検出手法
今まで一般物体認識や一般物体検出にはあんまり興味が無かったんだけど、YOLOとかSSD、Mask R-CNNといった手法をベースにして特定のタスクを解く研究も結構登場しているので、その体系を知りたくなってきた。 幸い、ディープラーニングによ...
Fast R-CNN：ディープラーニングによる一般物体検出手法
R-CNNに続き、Fast R-CNNのアルゴリズムについて勉強しよう。 再びこちらの系譜図を引用する↓ 系譜図にはR-CNNとFast R-CNNの間にSPPnetというのがあるのでSPPnetについて軽く触れておく。
Faster R-CNN：ディープラーニングによる一般物体検出手法
R-CNN、Fast R-CNNに引き続きFaster R-CNNのアルゴリズムのお勉強。名前が似ていてややこしいですな。 しつこくこちらの系譜図を引用する↓ Faster R-CNNからEnd-to-Endのアプローチが始まります。
YOLO (You Only Look Once)：ディープラーニングによる一般物体検出手法
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNNときて、次はYOLO (You Only Look Once)のアルゴリズムのお勉強。 またこちらの系譜図を引用↓ 物体検出では認識精度も重要だが、自動運転などの用途ではリアルタイム...
SSD (Single Shot Multibox Detector)：ディープラーニングによる一般物体検出手法
Faster R-CNN, YOLOに続きEnd-to-Endの手法のSSD (Single Shot Multibox Detector)をお勉強。 またこちらの系譜図を引用↓ SSDはFaster R-CNNと同程度の認識精度で、処理速...
Mask R-CNN：ディープラーニングによる一般物体検出・Instance Segmentation手法
これまで、ディープラーニングによる一般物体検出手法について、R-CNNから順にまとめてきた。 こちらの系譜図だと最後にMask R-CNNが位置していたので、とにかくMask R-CNNまではちゃんと勉強したかったのだ↓
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