訓練では、どのデフォルトボックスが正解ボックスとなるのか決定する必要があり、その結果を元にネットワークを学習させる。各正解ボックスのマッチ度(エリアの重複度)を算出することになる。値よりも大きいデフォルトボックスを正解ボックスと判定させ、学習させる。これにより、正解ボックスに複数に重なり合っているデフォルトボックスについて、高いスコア予想が可能になる。学習は、複数の物体カテゴリーを扱うことを考慮して行われるため2つの線形和をとる。)以下の式で与えられる。誤差(関数)であり、以下の式で与えられる。誤差(関数)であり、以下の式で与えられる。判定され、正と負の訓練データの比率が不均衡になってしまう。値を下げることが出来てしまい、結果として検出能力の低いモデルになってしまう。負に判定される全訓練データを使用する代わりに、これらの(訓練データとしての)デフォルトボックスに対しての誤差関数が高い順(降順)にソートし、負と正の比率が、最大でも3:1になるように、誤差関数の値が上位のもののみを選択する。これにより、より速くモデルが最適化され、又、安定した学習に繋がる。各訓練画像は、以下のオプションをランダムに選択し、(画像中の領域の)サンプリングを行う。元の入力画像全体を使用する。なるように、画像中の領域(サンプルパッチ)をサンプリングする。画像中の領域(サンプルパッチ)をランダムにサンプリングする。サンプルパッチの中に正解ボックスの中心座標が存在する場合は、正解ボックスの重複部分はそのままにする。個のもののみを抽出する。アルゴリズムを適用する。コンピュータサイエンス/機械学習/応用数学/物理学/電子回路/組み込みシステム/ゲーム開発/等々色々な知識に興味あり。ActivitiesYagami360はてなブログをはじめよう!y034112さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。