TensorFlow's Object Detection APIを使ってチュートリアルお試し
tensorflow-gpuのバージョンが違ったり、なんだかんだ詰まったが、
何とかお試し完了。
チュートリアル中はpip使ってたけど、混在しない方が良いと思ったので、
condaのみで押し通した。
チュートリアルで対象となっている9,10,J,Q,K,Aの認識精度はまぁまぁ。
1枚のカードに対して、重なった2枚判定になることもしばしばあり。
対象外のトランプカードも試してみたが、
こちらもA辺りに認識されてしまう。
それどころか、名刺の裏の真っ白、大きさの違う展示会の案内もA。
恐らく、矩形で白地のものに対して、検出してしまう傾向あり。
80000epoch近く回してしまったので、過学習気味か。
異常検知等で利用するにしても負例の使いどころが重要か。
それっぽいものを検出する精度はあるが、ぽいで全部検知されてしまうので。
次は自作データセットでのお試しと以下の異常検知の論文に目を通す。
