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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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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R-CNN、YOLO、SSD で位置的に完全に重なる物体の検出問題

OOZAWA

総合スコア45

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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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2020/03/30 01:22

編集2020/03/30 01:24

deep learning NNでobjectの検出と認識のための典型なソリューションとしての
R-CNN、YOLO、SSD では、

「完全に」オーバーラップしている複数objectを別々に検出可能かどうかの質問です。

⚠ 「完全に」というのは、小さいobjectの全体が大きいobjectの中に存在するという意味

例えば、半径の異なる複数の同心円画像に対して、異なる半径の円を全部検出できるかどうか。

(あくまでも、上記方法に関する原理的な話です)

どうぞ宜しくお願いします。

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ベストアンサー

できます。とういうか、常にしています。挙げていらっしゃるNNは全て重複部も含めて同時検出したあとで、あえて重複を削除するアルゴリズムを利用する前提のモデルたちだと思っています。引用記事ですが、下記はとてもわかり易かったです。
Non-Maximum Suppression
重複排除のための判定基準 Intersection over Union (IOU) のしきい値は自分で調整することができます。

私のつたないQiita記事ですが、AppendixのフェーズにNon-Maximum Suppression(NMS)とIOUの判定を自力でPythonでコードしたサンプルを記載しています。お役に立てるかどうかは分かりません。
Tensorflowのトレーニング済み.pb又はcheckpointからFull Integer Quantization(整数量子化)を施した軽量モデル(.tflite)を生成し、更にRaspberryPi4へUbuntu19.10 aarch64(64bit)を導入してCPUのみで高速に推論する

投稿2020/04/04 14:50

PINTO

総合スコア351

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OOZAWA

2020/04/04 15:03

PINTO 様  お返答本当にありがとうございます ❗ 答えられる方が少ないではと思いますね。 助かりました。 PINTO 様のQiita記事も拝見させていただきます。
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