R-CNNのアルゴリズムのお勉強。名前が似ていてややこしいですな。R-CNNのアルゴリズムについて勉強しよう。R-CNNの間にSPPnetというのがあるのでSPPnetについて軽く触れておく。R-CNNからEnd-to-Endのアプローチが始まります。Network)というニューラルネットワークに置き換えてさらなる効率化を実現した。proposalと表記されているのがRPN↓これで物体検出の全ての処理が1つのニューラルネットワークにつながった。End-to-Endアプローチということですね。Fergus)Net。(AlexNetの改良版)ZFNetの5つの畳み込み層を経て出力される特徴マップは256チャンネル(256-d)となる。対象となる画像のサイズは1000×600程度で、CNNで特徴マップ化すると16分の1の程度のサイズ(60×40)に縮小される。Boxと、その領域の物体らしさ(Objectness)を表すスコアを出力する。RPNは小さなニューラルネットワークで、特徴マップ上をn×nサイズのスライディングwindowで走査し、各々のn×nサイズの注目領域をネットワークの入力とする。各スライディングwindow位置に対してk個の候補領域を推定する。k個の候補領域を推定するために、RPNは以下2つの全結合層へ分岐する。layerには、k個の各候補領域がオブジェクトか、背景かの確率を推定した2k個のスコアが出力される。Boxの座標・サイズを表す4k個の出力がある。Networks)として実装している。(これは3×3のスライディングwindowと等価)Anchorスライディングwindowに対して、写っている物体の形状が必ずしも正方形に収まらないことを考慮して、Anchorと呼ばれるk個の検出矩形パターンを用意する。各スライディングwindowで検出する候補の数k個とはつまり、用意するAnchorの種類の数というわけ。Anchorはスライディングwindowの中心を基準に設定される。論文では、アスペクト比の違う3種類の矩形をさらにスケール違いで3種類用意し、k=9としている。特徴マップのサイズをW×H(2,400以下)とすると、RPNは合計W×H×k個の領域について物体候補かどうかを判定することになる。R-CNNと同様にRoIプーリング以降のネットワークへと進み、物体の分類が行われる。単純に畳み込み層を共有するだけでは学習するパラメータが相互に依存してしまうため、段階的に学習する方法が採られている。R-CNNの特許が出願されています。https://qiita.com/yu4u/items/6bc9571c19181c1600a7権利化について結局どうなったのかオイラにはちょっと分からないのですが。Once)のアルゴリズムのお勉強。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。toProfileNegativeMind都内で働くソフトウェア系エンジニア・リサーチャー。大学・大学院では3DCGのレンダリングアルゴリズムを研究してた。Mayaを使って映像制作もできるようになった。特撮・模型趣味も再燃。最近はPhotogrammetryや機械学習について勉強中。