Faster R-CNNとは

Faster R-CNNとは、2015年に登場した物体検出アルゴリズムです。

Faster R-CNNの学習工程として、まずRegion Proposal Network（RPN）と呼ばれるネットワークで、物体候補の矩形を出力し、ここで「物体か背景か」の2択で学習を実施します。その後物体候補として出力された位置情報を、RoI Poolingという処理で特徴マップ上の矩形情報に変換し、矩形ごとに切り出して「その物体が何なのか」を学習します。

PythonでFaster R-CNNモデルを利用するには

torchvisionからfasterrcnn_resnet50_fpnを読み込むことで、学習済みのFaster R-CNNモデルを利用する事が出来ます。

import torch
import torchvision

model=torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

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