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…

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。そのため、難解な数学はあまりなく、直観的な説明がおおかった。 multi-scale訓練時に画像の一部をいい感じにサンプリングして、解像度…

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CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detectionを解説します。 arxiv.org github.com また、このモデルはCornerNetを拡張したもの…

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 オブジェクトの左上と右下の境界を予測することにより物体検出をする手法を提案 MSCOCOにおいてAP42.2%を達成した。 Corner予測のモチベーショ…

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 非常に小さい顔を検出できる新しいモデルを提案した論文。 また、どうしてそのモデルに至ったのかをImageNetの特性や画像のスケール、物体の周辺…

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、モデル改良を提案して計算量をほとんど変えないまま物体検出の制度を向上させた論文。それら3つをまとめてLibraと呼んでいる。分かりづらい。正直や…

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の中の物体を検出する方法 論文ではVGG16にExtra Feature Layersという畳み込み層を加え、物体検出を可能にした 予測時にカテゴリ…

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 Network for Object Detection"。 arxiv Object Detectionには2-stageと1-stage(Single Shotとも)の２つのアプローチがあり、一般…