質問: faster r-cnn についての質問 faster r-cnnにていて教えていただきたいことがあります。今、ディープラーニングで研究を行うにあたり先行研究(同研究室)で行われていたfaster r-cnnのネットワークを比較実験するために、学習済みのネットワークを調べています。このネットワークは2017aでのバージョンで作成されています。 ここで何点か疑問に思ったので質問いたします。 まず、inputlayerを調べてみると[32 32 3]と比較的小さいサイズになっているのですが、アンカーボックスのサイズはそれより大きい224*212などのサイズになっています。学習データはsmallestimagedemensionで700*700の同一サイズに変更されていますが、自分の理解ではそれをさらに32*32にリサイズされ入力層に流れると思っています。そこで下記のurlで同じような質問をしてあるのを見つけたのですが、どうやら仕様が2017とでは違うようで、2017では検出するオブジェクトの検出するサイズに合わせて入力サイズを決めているそうなのですが、答えにある内容があまり理解できませんでした。 この質問者と同じ疑問ですが[32 32]の画像ではあまりにも小さすぎると思い、どうやって学習していたのか疑問です。2020verで例にのっとって入力サイズを224*224で行ってもうまく学習できません。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/answers/332757-faster-rcnn-code-in-matlab#answer_261715 もし2017verでfrcnnを学習していた方や、この変更点について少しでも知っている方がいましたら、教えていただけると幸いです。 よろしくお願いいたします。
回答: コメントのほう、ありがとうございます。2017のバージョンは使ったことがなくて、今回の状況だと私にはわかりそうにありません。 ひとまず画像サイズを同一にするようtransformしてみて、かつ特徴抽出のバックボーンのネットワークを変えたりしてみるとよいかもしれません。また、transform後のバウンディングボックスと入力画像も可視化してみて、しっかりとうまくラベリングや前処理ができているかも見てみると良いと思います。色々と原因になりそうなことがあって、ここで同定できず残念ですが、こちらや以前のコメントなど参考になれば嬉しいです。