PyTorch 1.5 Tutorials : 画像 : TorchVision 物体検出再調整チュートリアル (翻訳/解説)
sales-info【PyTorch 1.5 Tutorials : 画像 : TorchVision 物体検出再調整】
PyTorch は TensorFlow とともにポピュラーな深層学習フレームワークです。PyTorch 1.5 がリリースされてドキュメントも再構成されていますので再翻訳しています。レシピの翻訳は完了しましたので、チュートリアル「画像」カテゴリーに移ります。
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。インスタンス・セグメンテーションモデルを訓練するために torchvision の新しい特徴をどのように使用するかを示します。
チュートリアルは「PyTorch の学習」「画像/ビデオ」「音声」「テキスト」「強化学習」等のカテゴリーに分かれています。
★ PoC(概念実証)を失敗させないための支援
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