要点:
プロジェクトの紹介
MASK-RCNNフレームワークに基づくバルーン検出プロジェクト
- プロジェクト紹介
- プロジェクトの流れ
- データセットをダウンロードする
- MASK-RCNNフレームワークのソースコードをダウンロードする
- MASK-RCNN モデルの概要
- FPN 層の特徴抽出原理の解釈
- FPN ネットワーク アーキテクチャ実装の解釈
- ビルドボックスのスケール設定
- さまざまなスケールの特徴マップに基づいてすべてのボックスを生成します
- RPN層の役割と実装の解釈
- 候補ボックスのフィルタリング方法
- プロポーザル層の実装方法
- DetectionTarget レイヤーの役割
- 陽性および陰性サンプルの選択とラベルの定義
- RoiPooling 層の役割と目的
- RorAlign 操作の効果
- フレームワーク全体のレビュー
- Labelme ツールのインストール
- Labelme を使用してデータとラベルにラベルを付ける
- MASK-RCNNのソースコード修正方法
- ラベル付きデータに基づいて必要なタスクをトレーニングする
- テストおよびデモンストレーション モジュール