PyTorch 1.1 : Tutorials : 画像 : TorchVision 0.3 物体検出再調整チュートリアル (翻訳/解説)

【PyTorch 1.1 Tutorials: 物体検出モデル (Mask R-CNN) 再調整】
PyTorch 1.1 リリースのチュートリアルの翻訳も進めています。
今回は「画像」カテゴリーから物体検出の再調整を扱うチュートリアルです。歩行者の検出とセグメンテーションのために事前訓練された Mask R-CNN モデルを再調整していきます。題材はPenn-Fudan データセットで歩行者の 345 インスタンスを伴う 170 画像を含みます。
PyTorch は TensorFlow とともに多く利用されている深層学習フレームワークです。5 月に PyTorch 1.1 がリリースされ 1.0 のドキュメントから追加や修正が入っていますので、順次再翻訳しています。PyTorch 1.x では JIT コンパイラ等のプロダクション・サポートのための機能が追加され、大規模スケールでモデルを効率的に実行することが可能になりました。
http://torch.classcat.com/2019/07/12/pytorch-1-1-tutorials-image-torchvision/?fbclid=IwAR3HzZr2AsoGEaf_pqRTAB3x9firYIAx7qIx1K0C3U5HhFzD5cU7LCOTQ4E