#機械学習
物体認識モデルYOLOv3に完全勝利したM2Detの紹介
はじめに一般物体認識はここ数年で大きな進化を遂げました。その中でも実用的に使いやすい&よく使われている（気がする）のはYOLO v3だと思います。それは、ある程度の予測精度を持ちながら推論速度もはやいというモデルになっているためです。
今回説明するのはそのYOLOv3に対して、予測精度も推論速度も上回るようなモデルのM2Detです。予測精度と推論速度はトレードオフはありますが、どちらをとっても、
Deep Learningによる一般物体認識の手法の把握と実利用のためのまとめ
目次・一般物体認識とは
・モデルの性能を知るための評価指標
・IoUの閾値
・precision-recallグラフ
・一般物体認識を使う
・APIを利用する
・Keras実装を動かす(YOLOv3)
・darknetで学習済みモデルをOpenCVで動かす(YOLOv3)
・一般物体認識の最先端
次の記事で書こうと思っていること。
・YOLOv3の説明
・オリジ
Fintech Data Championship優勝の手法
はじめまして、いのいち(https://twitter.com/inoichan?lang=ja)です。
先日行われたFintech Data Championship( https://ps.nikkei.co.jp/fdc2019/ )という大会で幸運にも優勝させていただくことができました！
その大会で用いた手法を、noteを使ってシェアすることにしました。初noteです！内容は優勝者プレゼ