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ディープラーニングでブドウの物体検出

論文へのリンク

[1907.11819] Grape detection, segmentation and tracking using deep neural networks and three-dimensional association

筆者・所属機関

Thiago T. Santos(Embrapa Agricultural Informatics), Leonardo L. de Souza(University of Campinas), Andreza A. dos Santos(University of Campinas), Sandra Avila(University of Campinas)

投稿日付

2019/07/26

概要(一言まとめ)

実農場で、ディープラーニングを使ってブドウの物体検知、セグメンテーション、数え上げを行う。

手法の概要

インスタンスセグメンテーションで、ブドウを検出している。様々な手法を比較している

インスタンスセグメンテーションに必要なアノテーション済みのブドウのデータセットも公開しているようす。

コメント

データセットを公開して、商用用途は応相談のライセンスというのは面白いけど、こっそり使われたりしそうな気も。

モデルの性能比較、Mask R-CNN > YOLOv2 > YOLOv3 となっているのが面白かった。考察は、深いネットワークになっていくと過学習している可能性があるから、性能出すにはデータをもっと増やさないといけないかもしれないとのこと。

関連情報

GitHub - thsant/wgisd: Embrapa Wine Grape Instance Segmentation Dataset - Embrapa WGISD
インスタンスセグメンテーションのための、ブドウのデータセット。研究用途なら好きに使える様子。商用は要相談らしい

f:id:karaage:20190803001626p:plain:w640

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気になった英単語・英語表現

  • orchard 名詞 果樹園

今最も軽くて早いニューラルネット「MobileNetV3」

論文へのリンク

[1905.02244] Searching for MobileNetV3

筆者・所属機関

Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Quoc V. Le, Hartwig Adam

全員所属はGoogle AI or Google Brain

投稿日付

2019/05/06

概要(一言まとめ)

もはや説明不要な、モバイル向けの軽量ニューラルネットMobileNetV3の論文

手法の概要

色々工夫をして、精度を向上している模様。V2との違いの詳細や、何で良くなるのかは正直良くわかっていない。

コメント

V2に比べて良くなっているという話を聞くので試してみたい。まだObject Detection APIにconfigも学習済みモデルも無い。まだ来ないのかな。

関連情報

【精度対決】MobileNet V3 vs V2 - Qiita

Searching for MobileNetV3 (2019) - deconvo's blog

GitHub - kuan-wang/pytorch-mobilenet-v3: MobileNetV3 in pytorch and ImageNet pretrained models

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はじめてのGAN

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スライド

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可視化

深層学習の生成モデル
パワポの資料

GANsの最新動向: 応用領域でのGANs (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
2018年での動向

eriklindernoren/Keras-GAN | Porter.io

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Generative Adversarial Nets
最初の論文

GANの実践例

Deep Convolutional GANs(DCGAN)をkerasで実装して、いらすとや画像を生成する - 緑茶思考ブログ

DCGANで画像の自動生成 - Qiita

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[失敗談]GANで戦車画像の生成 - Qiita
失敗例(戦車)

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