はじめに
- 本講座の紹介
- 本講座の構成
- なぜ物体検出モデルが重要か
各種環境の設定
- 本講座の実行環境について
- colabの使い方
- AWSでGPUの環境を構築する
SSDを使ってみよう
- 物体検出とは?
- 問題:SSDについての確認問題
- colabでChainerのSSDを動かしてみよう
- colabでTensorflowのSSDを動かしてみよう1
- colabでTensorflowのSSDを動かしてみよう2
SSDの物体検出のしくみを学ぼう
- SSDのネットワーク構造を見てみよう
- 問題:DeafultBoxはいくつ?
- SSDが物体検出するしくみ
- 問題:NMS処理について
SSDの学習のしくみを学ぼう
- 本セクションの概要説明
- SSD学習の流れ
- 損失関数を見てみよう
- SSD学習のときのポイント
- SSDモデルの学習〜Chainer編 (1)
- SSDモデルの学習〜Chainer編 (2)
- 独自データを使ってSSDを学習してみよう (1)
- 独自データを使ってSSDを学習してみよう (2)
- SSDモデルの学習〜Tensorflow編 (1)
- SSDモデルの学習〜Tensorflow編 (2)
YOLOのしくみを学ぼう
- 本セクションの概要説明
- YOLOモデルとは
- YOLOモデルの事前学習のしくみ
- YOLOモデルの出力
- 問題 出力チャンネル数を計算しよう
- 答え 出力チャンネル数を計算しよう
- YOLOのBounding Box の求め方
- 問題 出力の各値を計算しよう
- 答え 出力の各値を計算しよう
- YOLOモデルの損失関数(1)
- YOLOモデルの損失関数(2)
- 問題 損失関数を計算しよう
- 答え 損失関数を計算しよう
- YOLOモデルの本学習
Yoloの学習と推定
- 本セクションの概要説明
- YOLOを動かしてみる
- YOLOを再学習してみよう
- YOLOの再学習済みモデルで推定してみよう
- 独自データを作成して学習させてみよう
- 独自データの学習で推定させてみよう