RCNNの選択的検索とは何ですか？
質問者：Lupu Urbainczyk |最終更新日：2020年2月26日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
選択的検索は、オブジェクト検出で使用される領域提案アルゴリズムです。非常に高い再現率で高速になるように設計されています。これは、色、テクスチャ、サイズ、および形状の互換性に基づいて、類似した領域の階層グループを計算することに基づいています。
さらに、RCNNは何の略ですか？R-CNN 。 R-CNN （オブジェクト検出）。 Region-CNN（ R-CNN ）は、最先端のCNNベースの深層学習オブジェクト検出アプローチの1つです。
次に、画像内のオブジェクトをどのように識別できますか？一般に、画像を特定のカテゴリに分類する場合は、画像分類を使用します。一方、画像内のオブジェクトの位置を特定することを目的としている場合、たとえば、オブジェクトのインスタンスの数をカウントする場合は、オブジェクト検出を使用できます。
同様に、オブジェクト検出にどのアルゴリズムが使用されているかを尋ねる人もいるかもしれません。
結論。この投稿では、オブジェクト検出で最も一般的に適用される2つのアルゴリズム、HOGとYOLOの概要を説明しました。 HOGは、SVMや同様の機械学習モデルでうまく機能することが証明されている機能記述子ですが、 YOLOはディープラーニングベースのニューラルネットワークで採用されています。
オブジェクト検出におけるCNNとは何ですか？
畳み込みニューラルネットワーク（ CNN ）とはニューラルネットワークは、入力層、少なくとも1つの隠れ層、出力層など、いくつかの異なる層で構成されます。これらは、エッジ（垂直/水平）、形状、色、テクスチャなどのパターンを認識するためのオブジェクト検出に最適です。
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Yoloアルゴリズムとは何ですか？
YOLOは、リアルタイムでオブジェクト検出を行うための巧妙な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）です。このアルゴリズムは、単一のニューラルネットワークを画像全体に適用し、画像を領域に分割して、各領域のバウンディングボックスと確率を予測します。
CNNとRCNNの違いは何ですか？
畳み込みニューラルネットワーク（ CNN ）は、主に画像分類用です。一方、R- CNNは、Rが領域を表し、オブジェクト検出用です。一般的なCNNは、オブジェクトのクラスのみを通知でき、オブジェクトが配置されている場所は通知できません。
ディープラーニングにおけるCNNとは何ですか？
深層学習では、畳み込みニューラルネットワーク（ CNN 、またはConvNet）は、視覚的イメージの分析に最も一般的に適用される深層ニューラルネットワークのクラスです。
ヨロはどれくらい速いですか？
YOLOの最速のアーキテクチャは45FPSを達成でき、小さいバージョンのTiny- YOLOは、GPUを搭載したコンピューターで最大244 FPS（Tiny YOLOv2）を達成します。
より高速なRCNNとは何ですか？
Faster RCNNは、2015年にRoss Girshick、Shaoqing Ren、Kaiming He、Jian Sunによって提示されたオブジェクト検出アーキテクチャであり、YOLO（You Look Only Once）やSSD（Single Shot）などの畳み込みニューラルネットワークを使用する有名なオブジェクト検出アーキテクチャの1つです。検出器）。
オブジェクト検出に最適なアルゴリズムは何ですか？
Faster-RCNNはFast -RCNNよりも10倍高速で、VOC-2007のようなデータセットと同様の精度を備えています。そのため、Faster-RCNNは最も正確なオブジェクト検出アルゴリズムの1つです。
選択的検索とは何ですか？
選択的検索とは何ですか？選択的検索は、オブジェクト検出で使用される領域提案アルゴリズムです。非常に高い再現率で高速になるように設計されています。これは、色、テクスチャ、サイズ、および形状の互換性に基づいて、類似した領域の階層グループを計算することに基づいています。
RetinaNetとは何ですか？
RetinaNetは、バックボーンネットワークと2つのタスク固有のサブネットワークで構成される単一の統合ネットワークです。バックボーンは、入力画像全体にわたってconv特徴マップを計算する役割を果たし、独自の畳み込みネットワークです。バックボーン：ResNet50またはResNet101上に構築されたPyramidネットワークを備えています。
物体検出の目的は何ですか？
オブジェクト検出の目的は、画像内の人物、車、顔など、既知のクラスのオブジェクトのすべてのインスタンスを検出することです。固定された剛体の場合には単なる一例では必要とされ得るが、より一般的に複数のトレーニング例は、クラスの変動の特定の態様を捕捉するために必要です。
オブジェクト認識はどのように行いますか？
標準の機械学習アプローチを使用してオブジェクト認識を実行するには、画像（またはビデオ）のコレクションから始めて、各画像の関連する機能を選択します。たとえば、特徴抽出アルゴリズムは、データ内のクラスを区別するために使用できるエッジまたはコーナーの特徴を抽出する場合があります。
ローカリゼーション損失とは何ですか？
ローカリゼーション損失は、予測されたバウンディングボックス補正と真の値の間の滑らかなL1損失です。座標補正変換は、R-CNNがバウンディングボックス回帰で行うことと同じです。
オブジェクト検出をどのように評価しますか？
オブジェクト検出では、測定する2つの異なるタスクがあるため、評価は簡単ではありません。
- 画像内にオブジェクトが存在するかどうかの判断（分類）
- オブジェクトの場所の決定（ローカリゼーション、回帰タスク）。
物体検出と物体認識の違いは何ですか？
オブジェクト認識は「画像内のオブジェクトは何ですか」という質問に答えていますが、オブジェクト検出は「そのオブジェクトはどこにありますか」という質問に答えています。誰かがそれぞれの例を惜しみなく提供することによって違いを説明できることを願っています。
OpenCVは何に使用されますか？
OpenCV （Open Source Computer Vision）は、主にリアルタイムのコンピュータービジョンを目的としたプログラミング機能のライブラリです。簡単な言葉で言えば、画像処理に使用されるライブラリです。これは主に、画像に関連するすべての操作を実行するために使用されます。
顔検出アルゴリズムとは何ですか？
定義と関連するアルゴリズム
顔-検出アルゴリズムは、正面の人間の顔の検出に焦点を合わせています。これは、人物の画像を少しずつ照合する画像検出に似ています。画像はデータベース内の画像ストアと一致します。 ディープラーニングにおけるローカリゼーションとは何ですか？
分類/認識：オブジェクトを含む画像が与えられた場合、そのオブジェクトが何であるかを調べます。つまり、事前定義されたカテゴリのセットからのクラスに分類します。ローカリゼーション：オブジェクトがどこにあるかを見つけて、その周りにバウンディングボックスを描画します。各オブジェクトにクラスを割り当て、その周りに境界ボックスを描画します。
画像処理におけるローカリゼーションとは何ですか？
当初の回答：画像処理におけるローカリゼーションとは何ですか？ローカリゼーションとは、検出されたオブジェクトの場所を返すことを意味します。