[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング29 (1002ﾚｽ)
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4(2): (ﾜｯﾁｮｲ 556e-1yu9 [124.219.198.89]) 2020/08/20(木)18:49 ID:JxXPz/aq0(1) AAS
mnistで各画像のピクセルを特徴量にして学習するってのは理解しました
同様にして犬だの猫だのの画像を大量に突っ込めば判定できるってのもイメージできる
でも画像内部の物体検出して四角で囲ってラベルつけるってのはあれは一体どういう仕組みになるんです？
対象領域の検出方法とか、大きさがバラバラの範囲をどう判別するのかとか、さっぱりわからない
そもそもどういうモデルを作ってるのか、何を特徴量にして判定してるのか、haarlikeだのrcnnだのの解説読んでもイメージ全くつかめないんですが
分かりやすく解説してるところとかないですかね
7: (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM8b-Is5t [133.106.202.164]) 2020/08/20(木)22:39 ID:7716vlC5M(1) AAS
>>4
Googleの自動運転車かなんかのでは
人や車や自転車やバイクを本社の倉庫で８方向から撮影した画像でそれぞれ学習するんだってさ。
それを、エヌビディアのCUDAで並列化してパターン認識させるとよ。
9: (ﾜｯﾁｮｲ 7502-RTUg [118.154.96.7]) 2020/08/21(金)09:14 ID:uo/qvn+o0(1) AAS
>>4
領域検出とかセグメンテーションっていう分野だね
いろいろやり方がある
ディープラーニングと組み合わせて検索すればいろいろ引っかかるよ
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