R-CNNとは、2015年に登場した物体検出アルゴリズムです。Network(RPN)と呼ばれるネットワークで、物体候補の矩形を出力し、ここで「物体か背景か」の2択で学習を実施します。Poolingという処理で特徴マップ上の矩形情報に変換し、矩形ごとに切り出して「その物体が何なのか」を学習します。R-CNNモデルを利用する事が出来ます。機械学習エンジニアからいつでも質問できる環境で学ぶことが大切です。Bootcampなら、6ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。物体検出やセグメンテーションに必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください。Academy運営事務局です。PythonやAIに関する記事を書いていきます。