領域提案ネットワーク (Region Proposal Network, RPN) [Faster R-CNN]

1. Faster R-CNNの領域提案ネットワーク(Region Proposal Network, RPN) とは【概要】領域提案ネットワーク(Region Proposal Network, RPN) とは，F 続きを読む…

Mask R-CNN : インスタンスセグメンテーションの初期決定版手法．

1. Mask R-CNN とは [概要] Mask R-CNN [He et al., 2017] は，インスタンスセグメンテーションの初期決定版となった．2ステージ型CNNである (図1 右)． Mask R-CNN 続きを読む…

1. R-CNN (Region-CNN)とは [概要] R-CNN (Region-CNN)とは，2ステージ構成で，Coarse-to-Fineな予測を行う，2ステージ型物体検出である [Girshick et al 続きを読む…

1. end-to-end learning (端対端学習) とは [概要] end-to-end learning (端対端学習) とは，ディープラーニングにおいて，1つの問題やタスクに対して，ネットワーク中の入力層( 続きを読む…

1. Faster R-CNN とは [概要] Faster R-CNN とは「領域提案を用いた2ステージ型物体検出向けCNN」の元祖となった提案である [Ren et al., 2015]．効率的な2ステージ計算により続きを読む…

1. インスタンスセグメンテーション (Instance Segmentation, 実例分割) とは [概要] インスタンスセグメンテーション (Instance Segmentation)とは，画像上やRGB-D画像続きを読む…

1. 物体検出とは [概要] 物体検出 (Object Detection)とは，画像の入力に対して，画像中に映っている各物体領域のバウンディングボックスを検出し，その物体のクラス識別も行うという，画像認識の重要な問題続きを読む…