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Darknet

Darknetは、C言語で記述されたオープンソースのニューラルネットフレームワークで簡単にインストールすることが可能です。学習済みモデルとアルゴリズムも配布しており、ダウンロードすれば容易に動かすこともできます。

YOLO

YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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オリジナル学習の不思議

Makaro

総合スコア7

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Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2020/01/19 20:48

編集2020/01/20 01:54

・発生している問題
以前「darknet yolov3でオリジナル学習成功させたい」という質問をさせていただき、オリジナル学習を行いました。
そこで、学習回数によって平均認識率に差がどれだけでるのか検証してみたいと思い、同じデータセットで学習回数を1000回と2000回に分けて行った結果、学習回数1000回の方が2000回よりも平均認識率が高い結果となりました。
なぜ、学習回数の少ない方が平均認識率が高いのか疑問なので、この疑問の分かる方、回答をお願いします。
※今回学習結果の確認として使用した画像はトレーニング用画像と同じ全ての画像を対象とし、平均認識率は「平均認識率=認識率の合計/認識した数」で計算を行いました。

追加の質問ですみません。
1000回と2000回でで学習させたところ、1000回の方が認識してくれた画像が多かったのはデータセットが悪いのか、それともたまたまなのでしょうか?
たびたび質問をして申し訳ありませんがよろしくお願いします。

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Q71

2020/01/20 08:18

認識率は、どの様に計算していますか?
guest

回答1

0

ベストアンサー

認識率の合計がよくわかりませんが

認識率 = 認識率の合計/認識した数

の式が間違っていると思います。
(間違っていたらすみません。

投稿2020/01/19 23:20

kyoya0819

総合スコア10429

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Makaro

2020/01/20 01:48

回答ありがとうございます。 上式は認識率ではなく平均認識率を出していました。
guest

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