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分類よりも検出の方が難しい。 その理由の一つに、訓練データ(COCOやImageNetなど)の物体のスケールが大きすぎたり、小さすぎたりする問題がある。 この問題を解決するため、極端にスケールが変化しても動作する物体検出手法を提案している。 いくつかの手法を提案しているが、一番結果がよかったのがSNIPという手法。 ScaleNormalization for Image Pyramidsの略。 これを使用することで、データに含まれる物体のスケールの差によるdomein-shiftを減少し、外観や姿勢の変化をとらえることができるようになっている。
https://deeplearning.jp/an-analysis-of-scale-invariance-in-object-detection-snip/
high resolution : 高解像度
要約
分類よりも検出の方が難しい。
その理由の一つに、訓練データ(COCOやImageNetなど)の物体のスケールが大きすぎたり、小さすぎたりする問題がある。
この問題を解決するため、極端にスケールが変化しても動作する物体検出手法を提案している。
いくつかの手法を提案しているが、一番結果がよかったのがSNIPという手法。
ScaleNormalization for Image Pyramidsの略。
これを使用することで、データに含まれる物体のスケールの差によるdomein-shiftを減少し、外観や姿勢の変化をとらえることができるようになっている。
論文リンク
https://deeplearning.jp/an-analysis-of-scale-invariance-in-object-detection-snip/
わからなかった単語
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