Google Developers Japan: TensorFlow Object Detection API でコンピュータビジョンモデルを強化する

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TensorFlow Object Detection API でコンピュータビジョンモデルを強化する

2017年7月4日火曜日

この記事は科学研究者、Jonathan Huang、ソフトウェアエンジニア、Vivek Rathod による Google Research Blog の記事 "Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。（Google オープンソースブログにも投稿されています）研究コミュニティの発展にも活用されています

Google のモデルの 1 つを使ってサンプルイメージ（COCO データセットより）から検出した物体。イメージのクレジット: Michael Miley、元のイメージ

COCO の物体検出コンテスト1,2,3,4,5,6,7NestCam類似アイテムとスタイルのアイデア番地や名称の検出TensorFlow Object Detection APITensorFlow

以下を含むトレーニング可能な各種検知モデル

MobileNets による Single Shot Multibox Detector（SSD）
Inception V2 による SSD
Resnet 101 によるリージョンベースの完全畳み込みネットワーク（R-FCN）
Resnet 101 による高速 RCNN
Inception Resnet v2 による高速 RCNN

すぐに推論に利用できる上記の各モデルの固定パラメータ（COCO データセットで学習済み）

いずれかのリリース済みモデルを使ってすぐに推論が可能 Jupyter notebook

ローカル学習用の便利なスクリプトと、Google Cloud を利用した分散学習および評価のためのパイプライン

CVPR 2017 の論文試してみたい方へこちらJupyter NotebookCloud ML エンジンでペット検出ツールをトレーニング謝辞主な貢献者: Derek Chow、Chen Sun、Menglong Zhu、Matthew Tang、Anoop Korattikara、Alireza Fathi、Ian Fischer、Zbigniew Wojna、Yang Song、Sergio Guadarrama、Jasper Uijlings、Viacheslav Kovalevskyi、Kevin Murphyその他の協力者: Andrew Howard、Rahul Sukthankar、Vittorio Ferrari、Tom Duerig、Chuck Rosenberg、Hartwig Adam、Jing Jing Long、Victor Gomes、George Papandreou、Tyler Zhu参考文献

Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors, Huang et al., CVPR 2017（本フレームワークについて説明した論文）

Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild, Papandreou et al., CVPR 2017

YouTube-BoundingBoxes: A Large High-Precision Human-Annotated Data Set for Object Detection in Video, Real et al., CVPR 2017（ブログ投稿もご覧ください）

Beyond Skip Connections: Top-Down Modulation for Object Detection, Shrivastava et al., arXiv preprint arXiv:1612.06851, 2016

Spatially Adaptive Computation Time for Residual Networks, Figurnov et al., CVPR 2017

AVA: A Video Dataset of Spatio-temporally Localized Atomic Visual Actions, Gu et al., arXiv preprint arXiv:1705.08421, 2017

MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications, Howard et al., arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017

Kaz Sato - Staff Developer Advocate, Google Cloud

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