Udemyの【YOLOとSSDを使った】実践物体検出を受けてみた

こんにちは、おかてんです。

この講座はかなり上級者向けですね。前提知識としては以下が必要かなと感じました。

必要な前提知識

僕も一通りAIに関する勉強はしてきたつもりでしたが、今回の講座は少しハードルが高かったですが、その分多くの新しいことを学ぶ事ができました。

したがって、以下のような人にオススメです。

この講座にオススメの人

では、概要を説明します。

概要

SSDとYOLOの２つの物体検出手法を学ぼうという講座です。

ディープラーニングを使った物体検出手法といえばこの２つが主流ですね。

なので、最新の物体検出手法を学びたければ必ず抑えておく必要があります。

基本的な流れとしては

という流れです。

それぞれの手法のスライドによる説明はわかりやすかったですが、前提知識のない人にはかなり難しく感じると思います。

ディープラーニングを使うタスクは必ずといっていいほどGPUが必要です。GPUとは画像処理などでよく用いられるプロセッサで数千個のコアを並列に処理する事ができます。CPUが１つに対して、GPUは数千個持っているので処理速度が全然違います。そのため、ディープラーニングではGPUが必須となります。

しかし、GPUの環境構築というのはお金と時間がかかります。そもそもノートPCだと対応していない場合もあります。

そこでこの講座ではGoogleのcolabとAWSを使用し、ネットさえ繋がる事ができれば、そのサーバのGPU環境を使用して、各手法を自分で動かせるようになったいます。

僕自身、SSDとYOLOが物体検出手法の最先端技術だということは知っていましたが、いまいち中身を理解していませんでした。

しかし、今回のこの講座を受けて各手法の特徴や違いというのを理解する事ができました。

スライドで丁寧に理論を説明した後に、実践としてプログラミングに入るので理解しやすかったですね。

ディープラーニング系って実際に自分で動かすのは大変なんですよね。

ただ、スライドなどで知識を得ただけではほとんど意味がないと思います。

やはり、実際に自分の手を動かして、使ってみる事が大事です。

その点、今回の講座では動かし方を丁寧に解説してくれたのでより理解が深まりました。

今回の講座はなかなか難しいものでした。

ただ、SSDとYOLOについて理解したい、動かしてみたいという人には是非おすすめです。