【YOLOとSSDを使った】実践物体検出
3.9 (148 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
848 students enrolled

【YOLOとSSDを使った】実践物体検出

ディープラーニングや機械学習の入門講座を終えた中級者がYOLOとSSDを使って物体検出を学び、ビジネスに使う実践力を身につけます
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Last updated 6/2018
Japanese
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This course includes
  • 6.5 hours on-demand video
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  • Full lifetime access
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  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • 物体検出モデルの中身を理解する
  • 物体検出モデルを再学習させる
  • 物体検出モデルを実際のビジネスに使う
Course content
Expand all 45 lectures 06:34:32
+ 各種環境の設定
3 lectures 14:25
本講座の実行環境について
02:25
colabの使い方
03:04
AWSでGPUの環境を構築する
08:56
+ SSDを使ってみよう
5 lectures 01:14:50

画像分類と物体検出の違い・難しさについて説明します

物体検出とは?
14:35

SingleShotMultiboxDetectorの従来の手法と比較した特徴についての確認問題です

問題:SSDについての確認問題
02:04

環境構築の不要なGoogleのColab上で、ChainerのSSD学習済みモデルを使って物体検出を試してみましょう

colabでChainerのSSDを動かしてみよう
17:07

環境構築の不要なGoogleのColab上で、TensorflowのSSD学習済みモデルを使って物体検出を試してみましょう

colabでTensorflowのSSDを動かしてみよう1
23:54

環境構築の不要なGoogleのColab上で、TensorflowのSSD学習済みモデルを使って物体検出を試してみましょう

colabでTensorflowのSSDを動かしてみよう2
17:10
+ SSDの物体検出のしくみを学ぼう
4 lectures 33:49

本セクションの概要と、SSDのネットワーク構造について説明します

SSDのネットワーク構造を見てみよう
12:09

SSDのDefaultBoxの設定方法に関する確認問題です

問題:DeafultBoxはいくつ?
04:37

SSDのネットワーク構造の詳細と物体検出のしくみを説明します

SSDが物体検出するしくみ
15:04

Non-maximum Supressionによる重複する候補の除外について確認問題です

問題:NMS処理について
01:59
+ SSDの学習のしくみを学ぼう
10 lectures 02:19:54

SSDの学習についてのセクションの概要です

Preview 02:30

SSDの学習の概要について説明します

SSD学習の流れ
02:37

SSDの損失関数の中身を説明します

損失関数を見てみよう
06:36

SSDの学習に関するまとめです

SSD学習のときのポイント
04:40

ChainerCVのSSDモデルを使ってAWS上で学習を実際に実行してみましょう

SSDモデルの学習〜Chainer編 (1)
22:26

ChainerCVのSSDモデルを使ってAWS上で学習を実際に実行してみましょう

SSDモデルの学習〜Chainer編 (2)
26:05

独自のデータセットでSSDを学習させる方法を見てみましょう

独自データを使ってSSDを学習してみよう (1)
24:16

独自のデータセットでSSDを学習させる方法を見てみましょう

独自データを使ってSSDを学習してみよう (2)
16:29

Tensorflow ObjectDetectionAPIのSSDモデルを使ってAWS上で学習を実際に実行してみましょう

SSDモデルの学習〜Tensorflow編 (1)
23:50

Tensorflow ObjectDetectionAPIのSSDモデルを使ってAWS上で学習を実際に実行してみましょう

SSDモデルの学習〜Tensorflow編 (2)
10:25
+ YOLOのしくみを学ぼう
14 lectures 01:25:23
YOLOモデルとは
08:45
YOLOモデルの事前学習のしくみ
07:49
YOLOモデルの出力
11:02
問題 出力チャンネル数を計算しよう
01:23
答え 出力チャンネル数を計算しよう
03:00
YOLOのBounding Box の求め方
07:54
問題 出力の各値を計算しよう
04:18
答え 出力の各値を計算しよう
04:47
YOLOモデルの損失関数(1)
07:16
YOLOモデルの損失関数(2)
08:04
問題 損失関数を計算しよう
07:20
答え 損失関数を計算しよう
05:06
YOLOモデルの本学習
05:47
+ Yoloの学習と推定
6 lectures 32:12
YOLOを動かしてみる
03:03
YOLOを再学習してみよう
05:28
YOLOの再学習済みモデルで推定してみよう
06:08
独自データを作成して学習させてみよう
11:59
独自データの学習で推定させてみよう
04:15
Requirements
  • シェルの簡単な操作ができる
  • ディープラーニングの初歩的な理解がある
Description

業界で有名な3講師による実践的なディープラーニング講座です。多くのタスクにおいて必要となる物体検出をていねいに解説します。

本や入門講座などでディープラーニングを学んだもののそこから一歩進めない方に、次のステップをレクチャーします。

自分で学習データを作成し、それを用いた学習ができるようになるので、自分のビジネスへ活用が可能です。

理論面は図を用いて詳しく解説します。コーディングではTensorflowやChainerを用いますが、実際にコーディングしているところを見せながら詳しく解説します。

シェルの簡単な操作とディープラーニングの初歩的な理解を前提としています。

Who this course is for:
  • SSD・YOLOを動かしたい人、動かしたことのある人
  • tensorflow, keras, chainer動かした人、御自身で学ぶことができる方
  • 物体検出モデルを独自のデータセットで学習したい人
  • より実用的なAIのモデルを作ってビジネスに応用したい人