【学習記録６】AIによる「物体検出」を学ぼう！

Udemyの「AIによる「物体検出」を学ぼう！」の6日目です。

今日から「セクション２」に入っていきます。

9. セクション2の教材

GitHubに用意されているノートブックを確認しました。

10. Section2の概要

Faster R-CNNによる実装をまずはやってみる、という内容らしい。
今回は分量が多めなのか、教材は1つのみでした。

11. Faster R-CNN実装の概要

R-CNNとは（前回までの復習）
物体領域の候補を選択し、CNNで特徴量を抽出することにより物体を特定する、物体検出の先駆け。
これの改良版がFaster R-CNNとなる。

Faster R-CNNとは
2015年にMicrosoftが発明した物体検出アルゴリズムだそう。
物体と背景を識別するのにCNNを利用する。

矩形の中身が物体なのか、背景なのかを学習する。
Resion Proposal Network (RPN)というCNN構造を使用している。

今回使用するデータセットとしては、「Pascal VOC Detection Dataset」という物体認識のために標準化されたデータセットを使う。
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

今回は2012年のデータセットを使用するとのこと。

では、明日は実装へ進んでいきます。