任意の画像セットで物体検知の学習を行いたい

Question

#やりたいこと
既存のアルゴリズムを使用して物体検知を行うのではなく、自分で集めてアノテーションした画像セットを使って物体検知の学習を行いたいです。具体的に言うと、私が飼っている犬を識別出来るようにしたいです。

#知りたいこと
1000個の画像(1.jpg ~ 1000.jpg) とそれぞれをアノテーションしたもの(1.txt ~ 1000.txt)を入れたフォルダdatasetsを作成する段階までは行ったのですが、私は本当に初心者なのでQiitaやGitHubを色々調べてみても、どこを私の作成したdatasetsに置き換え、どこを書き換えれば良いのかが全く分かりませんでした。

本当に初心者なので、どのようなプログラムを書いて、どこを自分の作成したものに変えて、どうやって実行すれば良いのかを教えて頂きたいです。よろしくお願いします。

Answer 1

初心者とおっしゃられてますし、まずは自分で用意したデータセットではなく、誰かが用意したものを動かしてみる方が良いのでは？　プログラムも最初は丸パクリとかでも良いと思います。　どういうコードを書けばどういう処理ができるのかを知ってから自分のやり方で、作成したデータセットで物体検知を行う方がきっとあなたにとって良い勉強になると思います。
物体検知の勉強をする場合の本としては、「実装ディープラーニング」という本がお勧めです。
リンク内容
この本に「物体検知」の章があるので、そこまで勉強すれば、どこのコードを変えれば自分の用意したデータセットを学習させることができるのかを理解できます。