投稿者: Masaki Hayashi

「CVML エキスパートガイド」の管理人です．コンピュータビジョンの研究者です．動画の認識の業績が多いですが，論文に表れていないところでも，様々なコンピュータビジョン系の企業向けの研究コンサルも行なってきたこともあり，守備範囲はかなり広いです． 後進の教育や，学習教材の作成への情熱も高いです．みなさんと一緒に日本のコンピュータビジョン業界や周辺業界を，楽しく業界を盛り上げていきたいです．
U-Netの構造

U-Net: 砂時計型スキップ接続ありCNNによるセマンティックセグメンテーション

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1. U-Net とは [概要] U-Net とは，画像のセマンティックセグメンテーション向けに提案された，スキップ接続あり砂時計型 Encoder-Decoder の CNN(畳み込みニューラルネットワーク)である [ 続きを読む…

バッチ正規化 (batch normalization) [物体認識CNN]

バッチ正規化(Batch Normalization)とその発展型

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1. バッチ正規化(Batch Normalization)とは[概要] バッチ正規化 (Batch Normalization) とは，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の中間層において，「ミニバッチ内のデータ分 続きを読む…

Lenetの構造

LeNet: 最初のCNN構造

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1. LeNetとは [概要] LeNetとは，CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の，最初の提案および実装である [LeCun et al., 1989], [LeCun et al., 1998a] ．従来の「画 続きを読む…

ResNet(Residual Neural Networksのネットワーク構造)

ResNet : 残差ブロックを利用した深いCNN

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1. ResNet (Residual Neural Networks)とは [概要] ResNet (Residual Neural Networks)とは，残差接続 (スキップ接続)を活用した残差ブロックを直列に多数 続きを読む…

画像の畳み込み(2D)_1

畳み込み (convolution): 画像フィルタリングの基本演算

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1. 畳み込み (convolution) とは [概要] 畳み込み(convolution)とは，関数$f$と関数*$g$から，相手の関数の形状によってもう一方の関数の形状がどのように変化するかの結果を表した新たな関数 続きを読む…