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PyTorchで始めるYOLOと、文書分類におけるCNNのフィルタの初期化
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誰向け - 高速に物体検出をしたい人 - 論文の内容を理解したい人 - コードで実際に動作させてみたい人 -... 誰向け - 高速に物体検出をしたい人 - 論文の内容を理解したい人 - コードで実際に動作させてみたい人 - コードと論文の関係性を把握したい人 # 先に読んだ方が良い記事 物体検出に関する用語が多いため[Deepに理解する... 物体認識の世界では知らぬ者のいないYOLO、その改良版であるYOLO9000について SnowGushiGitが発表しました。Better, Faster, Strongerと銘打っている通り、その工夫は3つに分かれています。 Better ・すべての畳込み層にBatch Normalization ・認識する領域(バウンディング)を設定する際、IoU=回答範囲との一致率で様々なバウンディングをクラスタリングし、確度が高いものから見て行く(経験的に検出可能性が高い領域から見ていく)。 Faster ・Darknetを使用+事前学習済みモデルを利用 ・パラメーター