今回は物体検出モデルについて、最良のモデルの選択方法について検討していきます。 ここでのモデルの選択方法とは、どの物体検出モデル(YOLO, SSDなど)を選択するかということではありません。 データを学習させた後の予測段階において、どのエポック数の...

【Faster-R-CNNの学習結果】 182 【SSDの学習結果】 112 【YOLOv8の学習結果】 38

今回は引き続き、Faster-R-CNNを用いた物体検出モデルの実装を行っていきます。 いよいよ最終段階の評価編になります。 ここでは、物体検出モデルの評価指標として有名なmAPの値を算出していきます。 それでは行ってみよう。 【評価指標mAPとは？】 陽性 o...

今回は前回に続き、学習させたモデルを使用してtestデータの予測を行っていきます。 今回はmodel_pathで指定しているように、エポック数30のモデルを使用しています。 その後、エポック数を変化させながら、予測結果がどのように変化するかを確認していき...

今回はpytorchとgoogle colabを用いて物体検出モデルを実装しようと思います。 Faster-R-CNN、YOLO、SSDなど様々な物体検出モデルがありますが、今回はFaster-R-CNNを使用していきます。 Faster-R-CNNはTwo-Stage法をとっており、物体が写っている領域の候...

今回紹介するのはアメリカにあるNIH臨床センターが提供している胸部X線データセットです。 このデータセットは30,000以上の患者に対して、胸部X線検査を実施したデータとなっています。 さて、今回紹介する胸部X線レントゲン画像の読影および診断は、放射...