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