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概要 9000種類以上の物体を検出可能な物体検出器である、YOLO9000 を動かします。YOLO9000は動物の検出が得意な検出器 [[Joseph Redmon+, CVPR2017]] (https://arxiv.org/abs/1612.08242) であり、また、YOLOは二次絵への汎化が得意な検出器 [[Joseph Redmon+, CVPR2016]] (https://arxiv.org/abs/1506.02640) であることから、今回は動物やけものフレンズの画像に適用し、精度や汎化性能を確認します。 YOLO9000環境構築 YOLO9000フレンズになるの、すごく簡単。以下のコマンドを呼んで。 # Installing Darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make #

はじめに もう既に日本の機械学習界隈からも同様の会話は聞こえてくるんだけど、今現在のDeep Learningの研究開発は「こんな凄いネットワーク思い付きました選手権」と「考案したネットワークを巨大なデータセットとGPUン千枚並べて実装と実証してみました選手権」状態になりつつある気がする — TJO (@TJO_datasci) 2016年12月17日 この記事では、そんな「こんな凄いネットワーク思い付きました選手権」の代表選手として、 ○○Netと名の付くネットワーク（＋α）をまとめてみました。 本当にそれだけの内容なのでまともなまとめは以下をご覧下さい。 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年のディープラーニング論文100選 The major advancements in Deep Learning in 2016 Network (1 character)