画像認識Convolutional Neural Networks 向けのFeature Aggregation (特徴集約) [Feature Pyramid Networks, Deep Layer Aggregation など] [複数スケール物体検出]

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1. はじめに Feature Aggregation (特徴集約)とは，画像のlocal 特徴やmid-level特徴を集約し，新たな特徴（ベクトル）を生成することである．この記事では，Deep Learning登場後 続きを読む…

画像のインスタンスセグメンテーション [Mask R-CNNなど]

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１．概要 インスタンスセグメンテーション(Instance Segmentation)とは，画像上やRGB-D画像に写っている物体インスタンスの前景領域マスクを，各物体インスタンスを区別しながら推定する問題である．この記 続きを読む…

単眼画像からの人物姿勢推定（2D）[深層学習以前の手法からOpenPoseまで]

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1. 概要 単眼画像からの人物姿勢推定(Monocular Image Human Pose Estimation)とは，一枚の画像を入力として，画像中の人物に対して，画像上の２次元の骨格(関節間のスケルトン)を推定する 続きを読む…

セマンティックセグメンテーション ［初期の手法（FCN/SegNet/U-Net）から，PSPNet, DeepLab v3 まで］

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1. 概要 セマンティックセグメンテーション(semantic segmentation)とは，シーン画像に対して，画素ごとに独立して意味(Semantic)のクラス識別を行い，画像全体の意味的な領域分割を行う問題である 続きを読む…