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2019年3月28日 (木)

ゼロから勉強して”ポリープ検出AI”を作った記事

検出には”YOLOv3”を使っているようです。

 

【Deep Learning入門】0から勉強して3ヶ月でポリープ検出AIをつくったった - Qiita

 

実際のポリープを確かに検出してますね。見落としが少なくなりそうで、医療分野としては心強いシステムになりそうです。

 

これをわずか3か月の勉強で習得したというのですから、大したものです。中を読んでみましたが、私には到底まねできません。

 

ここで、YOLOv3を採用した理由として、小型の物体検出にすぐれているという点を挙げています。

 

YOLOv3については、私も「最新の物体検出YOLO v3 (Keras2.2.0+TensorFlow 1.8.0)を独自データで学習できるようにしてみた: EeePCの軌跡」という記事で独自データを使えるようにする記事を書いてます。

 

が、最近、さらにすごい手法が出てきているらしいです。

 

最新最強の物体検出技術M2Det - Qiita

 

M2Detというらしいですが、より小型の物体検出も可能らしいですね。

 

残念ながら、まだPytouch版しか見当たらず、TensorFlowやKeras版はなさそうです。あれば、試してみるんですけどねぇ。

 

コンピュータも随時進化している中、ディープラーニングによる物体検出も進化し続けてます。個人レベルでも、相当な技術が使える時代になりつつありますね。

 

TensorFlowはじめました3 Object Detection ─ 物体検出 (NextPublishing)

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コメント

TensorFlow版は開発中の方がいらっしゃいますね
https://github.com/tadax/m2det

こんにちは、わたなべさん。

あ、本当だ!ありがとうございます!早速会社でも使ってみようかなと思います。

SSDやYOLOv3は、小型の物体を見落とすんですよね。おかげで、OpenCVのLBP特徴+物体認識から離れられなくて……参考にさせていただきます。

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