Object Detection RetinaNet

🚀 tf-keras

このライブラリは物体検出を目的としたRetinaNetモデルを実装しており、高精度かつ高速に物体の位置特定と分類を行うことができます。

🚀 クイックスタート

このライブラリは、物体検出タスクに特化したRetinaNetモデルを提供します。モデルは画像内の物体を特定し、それらを異なるカテゴリに分類することができます。

✨ 主な機能

• RetinaNetの実装：高精度かつ高速なシングルステージ検出器であるRetinaNetを実装しています。
• Feature Pyramid Networkの利用：複数のスケールで効率的に物体を検出するためにFeature Pyramid Networkを使用しています。
• Focal Loss Functionの導入：前景と背景のクラス不均衡の問題を軽減するためにFocal Loss Functionを導入しています。

📦 インストール

READMEに具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このリポジトリは、Object Detection with RetinaNet のノートブック用のモデルを含んでいます。RetinaNetは、画像内に存在する物体の位置を特定し、同時にそれらを異なるカテゴリに分類するタスクを担当します。これは、精度が高く高速な人気の シングルステージ検出器 であり、Feature Pyramid Network を使用して複数のスケールで効率的に物体を検出し、新しい損失関数である Focal Loss Function を導入して前景と背景のクラス不均衡の問題を軽減しています。

すべての功績は Srihari Humbarwadi に帰属します。

参考文献

• RetinaNet Paper
• Feature Pyramid Network Paper

学習と評価データ

ここで使用されるデータセットは COCO2017データセット です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

モデルのプロット