知識欲が湧いた週
今週のタイムライン
- 引っ越しの物件決定（日曜日）
- Quarkus（月曜日）
- CNNの応用の勉強（火曜日）
- Amazon PersonalizeのBatch recommendationを試した（水曜日）
- A*アルゴリズムをまとめた（金曜日）
- スープカレーを久々に食べた（土曜日）
話したいこと
- CNNの応用の勉強
- A*アルゴリズムをまとめた
CNNの応用の勉強
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は様々な分野で使われています。例えば、画像認識（その画像がなんの画像であるかの認識）、人検出など。その中の一つの物体検出を少し勉強しました。
上の画像では画像の中のどの部分に何が写っているかがわかります。こういったことをできるようにするのが物体検出です。物体検出は画像認識より難しそうだなということはわかります。
物体検出をできるようにするためには、
- どの領域（画像の四角）を認識対象とするか
- 認識対象とした領域の中から認識したいクラス（犬、人、馬など）以外の場所をどうやって排除するか
などの課題を解決すれば良いです。 これらの問題を解決した方法として、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）、SDD（Single Shot Multibox Detector）などがあります。
その中で今はR-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNNを勉強中です。Pytorchには様々なモデルが用意されていたり、チュートリアルも豊富です。コツコツ頑張ろう。
A*アルゴリズムをまとめた
経路探索アルゴリズムの一つであるA*アルゴリズムを勉強し直して、理解をまとめました。
勉強する際にWikipediaの日本語版と英語版で書いてある内容が異なり、それぞれ計算量を減らすための工夫が書いてあってとても興味深かったです。
とりあえず実装はできたので、Wikipediaに書いてある工夫も取り入れてみて高速化できるのか試してみたいなと思います。
最後に
今週は知識欲がとても湧いた週でした。その調子を維持して勉強を進められたらなと思います。
土曜日に、久しぶりにスープカレーを食べました。
