PyTorch: 事前学習モデルFaster R-CNNを活用した物体検出

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目次

  1. はじめに
  2. Faster R-CNNとは
  3. PyTorchでのFaster R-CNNの使用方法
  4. コード例：物体検出
  5. 結論

1. はじめに

この記事では、深層学習フレームワークであるPyTorchを使って、事前学習モデルであるFaster R-CNNを活用した物体検出について解説します。

2. Faster R-CNNとは

Faster R-CNN（Region Convolutional Neural Network）は、画像内のオブジェクトを識別し、その位置情報も同時に予測するための深層学習モデルです。RPN(Region Proposal Network)というネットワークを使用して候補領域を抽出し、それら領域が何かを識別します。

3. PyTorchでのFaster R-CNNの使用方法

Pytorchではtorchvision.models.detectionパッケージから直接事前訓練されたFast-RCN N モデルをロードすることが可能です。以下に基本的な使い方を示します。

import torchvision
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn

model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

ここではfasterrcnn_resnet50_fpn関数を使ってResNet-50 backbone with FPN enhancement のFast-RCN N モデル をロードしています。

4. コード例：物体検出

以下に具体的なコード例を示します。ここでは一般的な画像処理ライブラリPIL(Pillow) を利用して画像ファイルから読み込み、モデルに適用する形状に変換します。

from PIL import Image
import torchvision.transforms as T

# 画像をロードしてPyTorchのテンソルに変換します。
image = Image.open('path_to_your_image.jpg')
transform = T.Compose([T.ToTensor()])
image_tensor = transform(image)

# バッチ次元を追加します。
image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0)

# 推論を実行します。
with torch.no_grad():
    prediction = model(image_tensor)

このコードでは、まずImage.openで画像ファイルを開き、torchvision.transformsで提供される変換関数を使って画像データをPyTorchのテンソル形式に変換しています。その後、テンソルにバッチ次元（batch dimension）を追加し、モデルの入力として使用可能な形状（shape）に整えます。最後に推論（inference）を行うためのコードが記述されています。

5. 結論

この記事では、PyTorchで事前学習済みのFaster R-CNNモデルを使用した物体検出方法について説明しました。Faster R-CNNは高精度な物体検出が可能であり、多くの応用分野で利用されています。