近年、Deep Learningの登場により画像認識の精度が大幅に向上した。その用途は、クラス識別だけではなく、 検出やセマンティックセグメンテーションなど多岐に渡っている。しかしながら、性能が大幅に向上した現在においても、 入力画像の色の順序（RGB/BGR)を間違えただけで、精度が大幅に低下してしまう。開発者たちは 日常的に、この色の順序の問題と戦っており、問題発見およびデバッグに多くの時間を裂いている。本研究では この解決に向け、色の順序を認識する手法を開発した。
requirements: chainer >= 2.0, numpy, pillow。
python train.py --gpu 0
python predict.py -i cat.jpg