@yuichirominato 2019.02.11更新 43views

【深層学習】(量子でない)YOLOを学んでみた


はじめに

実用化名高い深層学習物体認識フレームワークのYou Only Look Once、通称YOLOです。

量子コンピュータはあんまり画像認識向いてない気がしてますが、物体認識できると色々楽なので学びました。日頃からゴリゴリ使ってる人も多いと思いますので、あまり詳しいことはせず備忘録程度で。

YOLO

ちょっと前はRegional CNNなど、物体を検知してからそれを推定するような仕組みがあった気がしますが、動作が遅いのが欠点でした。YOLOは物体の検知と認識を同時にするのでとても早いということです。一回見れば十分なのでonly look onceのようです。

仕組み

画像をグリッドに分けて、各グリッドでの物体の予想をして最終的な判断をするようです。

データとモデル

モデルはちょっと特殊なトレーニングデータの形式を用意するようです。モデルの仕様に合わせてデータを準備して訓練します。

まとめ

正直完成度が高そうなので、そのまま導入して物体認識に使えそうです。速度面もハードの改善やソフトの改善でまだまだ早くなりそうな気がしました。

今後は量子コンピュータでYOLOをつくるというよりも、YOLOと組み合わせて量子コンピュータの得意な部分を発揮できるような使い方を探してみたいと思います。

特に最近気になっているのが衛星画像の物体認識なので、次回はその辺りを深層学習でチェックしてみたいと思います。

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