ObjectDetection

くずし字コンペ:CenterNetについて考察してみました

この記事はKaggle アドベントカレンダー 2019の7日目の記事です。 幅野です。 くずし字コンペの上位解法として利用されていた物体検出モデルの一つであるCenterNetについて紹介・考察をしていきます。 今回紹介するCenterNetは「Object As Points」で提案さ…

物体検出のデータ生成手法を提案した論文「SNIPER: Efficient Multi-Scale Training」を読んでみました

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はSNIPERという論文を読みました。 arxiv.org 訓練手法を提案した、プラクティカルな論文。その…

キーポイント系物体検出モデル その2:「CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection」を読んでみました

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); CTOの幅野です。 CornerNetを拡張したCenterNetを読みました。 CenterNetは同名で別のモデルが提案されています。 今回はCent…

キーポイント系物体検出モデル その1:「CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints」を読んでみました

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); CTOの幅野です。 今回はキーポイント検出手法を利用した物体検出モデルCornerNetを読みました。 arxiv.org 概要 オブジェクト…

BoudingBoxの小さい物体を検出するモデル「Finding Tiny Faces」を読んでみました

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はFinding Tiny Facesという論文を読んだので解説していきます。 arxiv.org 概要 非常に小さい顔…

物体検出における3つのImbalance問題を分析した論文「Libra R-CNN」を読んでみました

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はLibra R-CNNを読んだので解説していきます。 arxiv.org 訓練プロセス、損失、モデル改良を提案…

1stage物体検出モデル「SSD: Single Shot MultiBox Detector」を読んでみました

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの林です。 社内勉強会でSSDを発表しました。 arxiv.org SSDとは 単一ディープニューラルネットワークを使って画像…

SSDの改良モデル「RefineDet」を読んでみました

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はRefDetを読んだので解説していきます。 正しい論文タイトルは"Single-Shot Refinement Neural …