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kerasで座標推定

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hal_

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 kerasで座標推定

現在、Deep Learningを用いて画像内から特定の物体を検出したいと考えており、
その際に座標を出力できるようにしたいのですが、どのように入力を与え、どのように出力させるかがわかりません。

クラス分類を利用して探索窓を動かしながら検出を行うことはできたのですが、
それではDeep Learningらしくないため、ワンショットから検出ができるようにしたいと考えています。

どうか、ご教授ください。

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回答 1

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私の知る限り、deep learningで最も簡単な物体検出の仕方は以下の方法です。
『ダイレクトなR-CNN』で物体検出する

要約すると
1.画像を与える。
2.どこで四角を囲うかを教師データとして与える。(左上の点のx,左上の点の座標y, 幅, 高さの4つ)
3.出力層の関数はなし, 欠損関数は二乗和誤差にして学習させる。

ただこの方法ですと、複数同時に検出するのは恐らく無理です。
複数検出,多クラス分類までしたいとなると、研究チームなどが作り上げた専用のアルゴリズムを学ぶもしくは利用する必要があるかと

yolo ssd yolov2 などが比較的新しい手法です。
kerasですと学習済みモデルであればssdの導入が可能です。

高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す

【物体検出】YOLOについて詳しく知りたい 

こちらは私の質問ですが、yoloについて詳しく回答してくださっています。

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