R-CNN
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/06/08 04:33 UTC 版)
領域ベースの畳み込みニューラルネットワーク (Region Based Convolutional Neural Networks, R-CNN)は、コンピュータビジョン、特に物体（オブジェクト）検出のための機械学習モデルの 1 つ。
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[続きの解説]
「R-CNN」の続きの解説一覧
- 1 R-CNNとは
- 2 R-CNNの概要
台南空港
R-CNN（2013 年 11 月）
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「R-CNN」の記事における「R-CNN（2013 年 11 月）」の解説
R-CNN は、入力画像が与えられると、選択的検索（selective search）と呼ばれる手法を適用して関心領域（regions of interest; ROI）を抽出する。一つ一つの ROI は画像内の物体の境界を表す長方形である。シナリオによっては、2,000 もの ROI が存在する。その後、各 ROI をニューラルネットワークに通し、特徴量を出力する。各 ROI が出力した特徴量に対して、一連のサポート ベクター マシン分類器を使用し、その ROI に含まれる物体のカテゴリを決定する。
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