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COCOデータセットで学習したSingle Shot MultiBox Detector（SSD）のCaffe実装「caffe-ssd」モデルで物体検出を試してみました。COCOモデルは、80種類のカテゴリーに対応していることが特徴です。

Single Shot MultiBox Detector（SSD）のCaffe実装「caffe-ssd」で物体検出デモを試してみました。この記事では、前回の記事で紹介できなかった2つの物体検出デモを紹介します。

Single Shot MultiBox Detector（SSD）のCaffe実装「caffe-ssd」で物体検出デモを試してみました。やはりCaffeなので、環境構築に苦労しましたが、その高速性は確認できました。

Faster R-CNNのCaffe・Python実装「py-faster-rcnn」において、COCOデータセットを用いてトレーニングしたモデルで物体検出を試してみました。COCOモデルは、80種類のカテゴリーに対応していることが特徴です。

Faster R-CNNのCaffeとPythonによる実装「py-faster-rcnn」で、物体検出モデルを作成してみました。

Faster R-CNNのCaffeとPythonによる実装「py-faster-rcnn」で、物体検出デモを試してみました。