この記事を読んで分かること
- 物体検出型(object detection)とは何か
- 物体検出の種類
- 物体検出アルゴリズム一覧
物体検出型(object detection)とは？
ディープラーニングの物体検出とは、
画像の「どこに」「何」があるのかを判断する
課題を解くことです。
画像のよう見つけた対象にバウンディングボックス(矩形領域)で囲み、ラベル付与します。
物体検出には領域の切り出し(「どこに」を判断する部分)とカテゴライズ(「何」を判断する部分)の2つの処理を行うこととなります。
領域の切り出しは、画像上の矩形領域の左上の座標と右下の座標で表現できるので、端の4つの点を予測する回帰問題とみなすことができます。
一方でカテゴライズは、単純な画像のクラス分類問題となります。
物体検出の種類
物体検出の手法は大きく2種類に分けられます。
Two-Stage法
Two-Stage法は、「領域の切り出し」と「カテゴライズ」を別のネットワークで分担し、2段階の処理で実施します。
2段階の処理にすることで検出精度は高くなりますが、検出には時間がかかるというデメリットもあります。
Single-Stage法
Single-Stage法は、「領域の切り出し」と「カテゴライズ」を1つのネットワークで一気に処理します。
1つのネットワークで処理を行うため検出スピードは速くなりますが、Two-Stage法よりは精度が劣ってしまいます。
しかし、近年の技術の進歩によりSingle-Stage法であっても精度が向上しています。
物体検出アルゴリズム
物体検出と言っても様々なアルゴリズムがあり、以下のような代表的な手法があります。
物体検出をpythonで実装
tensorflowで検出型の実装は以下の記事が分かりやすくまとめられていました。
TensorFlowでの物体検出が超手軽にできる「Object Detection Tools」をTensorFlow 2.xに対応しました - Qiita
素材提供：「変デジ研究所」 ロンスタさんObject Detection APIがTensorFlow2.x対応 全世界待望（？）のTensorFlowの物体検出ライブラリ「Object De…
qiita.com
参考文献
学習済みモデル
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www.kaggle.com
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