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YOLOv2（Chainerバージョン）
YOLOv2は、2016年12月25日時点の、速度、精度ともに世界最高のリアルタイム物体検出手法です。
本リポジトリは、YOLOv2の論文をChainer上で再現実装したものです。darknetオリジナルの学習済みパラメータファイルをchainerで読み込むためのパーサと、chainer上でゼロからYOLOv2を訓練するための実装が含まれています。（YOLOv2のtiny版に関してはChainerで読み込む方法が<a href="http://qiita.com/ashitani/items/566cf9234682cb5f2d60">こちら</a>のPPAPの記事で紹介されています。今回は、Full Version のYOLOv2の読込みと、学習ともにChainer実装しています。）
Joseph Redmonさんの元論文はこちら：
YOLO9000: Better, Faster, Stronger (2016/12/25)
darknetのオリジナル実装はこちら：
chainerを使ったYOLOv2(tiny版)の読み込む方法についてはこちら：
<img src="data/dance_short.gif"> <img src="data/drive_short.gif"> <img src="data/animal_output.gif">環境
- Ubuntu 16.04.1 LTS (GNU/Linux 4.4.0-59-generic x86_64)
- Anaconda 2.4.1
- Python 3.5.2
- OpenCV 3.1.0
- Chainer 1.17.0
- CUDA V8.0
YOLOv2の訓練済みモデル(完全版)実行手順
darknetオリジナルの重みパラメータファイルをchainerで読み込んで実行するための手順です。
<a href="./YOLOv2_execute.md">訓練済みYOLOの実行手順</a>
こちらのページにまとめました。
YOLOv2の訓練手順
フリー素材の動物アイコンデータセットを使ったYOLOv2の訓練です。
<a href="./YOLOv2_animal_train.md">YOLOv2を使った動物アイコンデータセットの訓練手順</a>
こちらのページに手順をまとめました。
YOLOv2の理論解説
YOLOv2の論文及びdarknetオリジナルの実装についての解説です。こちらも別ページにまとめました。
<a href="./YOLOv2.md">YOLOv2の仕組み解説</a>