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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。

PyTorch

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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データセットにおけるCoCo形式とMsCoCo形式の格納情報に違いはあるのでしょうか。

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総合スコア3

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投稿2021/07/29 09:23

編集2021/07/29 09:24

物体検知SSDにおけるデータセットとして、CoCo形式と、Mscoco形式があると思うのですが、両者の違いについて理解できておりません。PascalVocと異なりカテゴリ数が80となっていることは両者ともに調べて分かったのですが、格納の違いについて理解できておりません...。

具体的にはCoCo形式のデータセットとMSCoCo形式のデータセットを学習用データとするときに読み込みの際に別のコードを使用しなければと懸念しております。現在CoCo形式のデータを読み込むコードを探しており、MsCoCoはどうなのかと思った次第です。

開発環境はPytorchを想定しております。
参考は下記URLで、まず動かしてみようとしている状態です。
https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch#installation

ご存じの方、教えて頂けないでしょうか。
よろしくお願いします。

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