1対他分類法. SVM NN CNN AlexNet VGG FCN YOLO SSD SegNet 3D-CNN chainer sample Fine-tuning インデックスカラー 画像のセグメンテーション keras2とchainerが使いやすそう SVM SVM、ニューラルネットなどに共通する分類問題における考え方 - H… 1対他分類法は，あるクラス と その他のクラス全部 でsvmを構築していき，それらをもとに多クラス分類を行う方法です．nクラス分類ではn個のsvmが必要となります． 1対1分類法. SVM and the gradients can be backpropagated to learn lower level features.
畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の仕組みや基本的な考え方について、アルゴリズムのイメージをつかみ易いように平易な言葉で解説しています。また、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)に関連する転移学習やベイズ最適化といった周辺の技術についても紹介しています。 CNNのfine-tuning用に、warpingしたproposal画像のground-truthに対するIoUが0.5以上の領域をpositive、それ以外をnegative(背景)として設定する。 SVM学習時にground-truthに対しIoUが0.3以上のnegativeは切り捨てる。 これらのIoU値による設定はCNNとSVMの認識性能が影響しており、 svmで多クラス分類を行いたい時は，以下の2つの方法があります .
Our models are essentially same as the ones proposed in (Zhong & Ghosh, 2000; Nagi et al., 2012), with the minor novelty of using the loss from the L2-SVM instead of the standard hinge loss. 今回は音声認識のデータセット「ESC-50」をCNNで分類した。特にこだわったのが、GPUでも普通にやったらOOMエラーが出るくらいの大容量のデータセットを、kerasのfit_generatorメソッドを使ってCPU上でもできるようにしたこと。あとは音声認識は触れたことなかったので、前処理から学習するま …