YOLOv3 – 損失計算や推論結果の生成を行う YOLO レイヤーについて解説
YOLOv3 において、損失の計算や推論結果の生成を行う YOLO レイヤーの実装について解説します。
Pytorch
Pytorch – データセットを学習用、テスト用に分割する方法
Pytorch である Dataset を分割し、学習用、テスト用の Dataset を作成する方法について解説します。
YOLOv3 – 自作データセットで学習する方法について
YOLOv3 で独自のデータセットを学習する方法について解説します。本記事では、例として金魚の物体検出を学習します。 人や車など一部の物体は、自分で学習しなくとも配布されている MSCOCO の学習済みデータセットを使用すると検出できます。学習済みデータセットを使って推論する方法は以下の記事を参考にしてください。{url=pytorch-yolov3-how-to-use-pretrained-model}
YOLOv3 – 学習済みモデルで画像から人や車を検出する方法
YOLOv3 の MSCOCO の学習済みモデルで画像から人や車を検出する方法について紹介します。
Pytorch – numpy、Pytroch の関数対応表
numpy ユーザー向けに numpy の関数と Pytorch の関数の対応表をまとめました。
Pytorch – Pytorch でコードを書く際によく使う Tips
Pytorch でコードを書く際によく使う Tips を公式チュートリアルなどを参考にまとめました。
Pytorch – DCGAN を Pytorch で実装して、有名人の顔画像を生成する
CNN を使用した GAN の一種である DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) について解説します。
Pytorch – 中間層の出力を取得する方法
Pytorch で中間層の出力を取得する方法について解説します。
Pytorch – GAN の仕組みと Pytorch による実装例
ニューラルネットワークによる生成モデル GAN (Generative Adversarial Nets) の理論的背景について解説します。
Pytorch – モデルをファイルに保存する方法
Pytorch でモデルをファイルに保存する方法について紹介します。