1. DEEP LEARNING JP [DL Papers]
“YOLO9000: Better, Faster, Stronger” (CVPR’17 Best Paper)
And the History of Object Detection
Makoto Kawano, Keio University
http://deeplearning.jp/
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2. 書誌情報
• CVPR2017 Best Paper Award
• Joseph Redmon, Ali Farhadi(ワシントン大学)
• 選定理由:
• YOLOという前バージョン(同じ著者たち+α)の存在を知っていた
• バージョンアップして,ベストペーパーに選ばれたことを耳にしたから
• この論文を中心に物体検出の歴史みたいなものを話します
• R-CNN(2014)~Mask R-CNN(2017)
• R-CNN, SPPNet, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD, YOLO9000, (Mask R-CNNのさわりだけ)
• ほとんど触れたことがない分野で,宣言したことをものすごく後悔
• 結構独断と偏見に満ち溢れているので,間違ってたら指摘お願いします
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20. YOLOv2
• アーキテクチャの工夫
• ①全Conv層にBatch Normalizationを入れる
• 収束を速くし,正則化の効果を得る
• ②新しい構造Darknet-19にする
• VGG16のように3×3のフィルタサイズ
• Network In NetworkのGlobal Average Poolingを使う
• ③Passthroughを入れる(わからない)
• add a passthrough layer from the final 3 × 3 × 512
layer to the second to last convolutional layer
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