e ラーニングコース

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ディープラーニングによるオブジェクト検出

マルチクラス検出を実現するために YOLO ネットワークを使用して、カスタムクラスを検出するための転移学習を学びながら、データ分割、評価、後処理のスキルを習得します。

コースモジュール

はじめに

このコースで取り上げる概念を理解します。

レッスン:

コース概要

学習成果

コースの例と背景知識

事前学習済みの YOLOX 検出器

転移学習のためのデータの準備

転移学習用のグラウンドトゥルースデータを準備し、ラベル付けされたデータを学習、検証、テストの各セットに分割します。

レッスン:

イメージラベラーアプリでのグラウンドトゥルースデータのラベル付け

グラウンドトゥルースデータ

データを学習用、検証用、テスト用のデータに分割

検出器の学習と使用

学習オプションを定義します。YOLOX オブジェクト検出器に学習させ、それを使用してカスタムクラスを見つけます。

レッスン:

学習オプションの定義

検出器の学習

学習済みの検出器を使用したオブジェクトの検出

オブジェクト検出器の評価

混同行列と適合率-再現率曲線を計算して、オブジェクト検出器の品質を評価します。

レッスン:

検出結果の正誤が意味すること

境界ボックスの位置の正確さの測定

混同行列の計算

適合率-再現率曲線とは

適合率-再現率曲線のプロット

適合率-再現率曲線に基づく検出スコアしきい値の選択

データ拡張

オブジェクト検出モデルにデータ拡張を組み込みます。

レッスン:

データ拡張とは

ASL の例でのデータ拡張

イメージと境界ボックスの拡張

データ拡張関数の作成

データ拡張を使用したグラウンドトゥルースデータの変換

拡張の有効性の評価

終わりに

次のステップを確認し、コースについてのフィードバックをお願いします。

レッスン:

まとめ

その他のリソース

アンケート

形式: 自己学習形式

言語:日本語

言語

フィードバックを自動的に受けられる実践的な演習環境
Web ブラウザーから MATLAB にアクセス可能
共有可能な進捗レポートとコース修了証

コンピュータービジョン入門

コンピュータービジョンの基本および、オブジェクトの検出と追跡について学習します。

ディープラーニング入門

最短でディープラーニングを使用した画像認識技術を学習します。