
Pythonで学ぶ画像認識 (機械学習実践シリーズ) のレビューと推薦【おすすめ書籍の紹介】
1. 「Pythonで学ぶ画像認識 」の基本情報 Pythonで学ぶ画像認識 (機械学習実践シリーズ)のレビューを行い,推薦する【おすすめ書籍の紹介】記事です.本書は,研究開発者むけのコンピュータビジョン・画像認識の本で 続きを読む…
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Q. 「ResNetの一番の利点は」? このQ and A記事では,ResNetの利点点は? という質問に対して,管理人なりの回答を行う.言い換えると,「(ResNet以前の)従来型CNNバックーンと最も異なっていた点は 続きを読む…
1. スキップ接続 (skip connection)とは [概要] スキップ接続 (skip connection)とは,ディープニューラルネットワークにおいて,途中の複数層をN層分スキップして先の層へとつなげる迂回パ 続きを読む…
1. 物体認識 (Object Recognition) とは [概要] 物体認識 (Object Recognition)とは,中央に注目物体が1つ映っている物体中心画像を入力として,機械学習モデルを用いて,画像中の注 続きを読む…
1. ResNeXtとは [概要] ResNeXt とは,ResNetの残差ブロックをワイド化したResNet改良版である[Xie et al., 2017] .当時様々なチームが研究していた流行の研究テーマである「経路 続きを読む…
1. CNNバックボーン(backbone)とは [概要] CNNバックボーン (backbone) とは,CNN(畳み込みニューラルネットワーク)のネットワーク構造のうち,序盤から終盤まで層の範囲全体のことをさす.脊椎 続きを読む…
1. DenseNet とは [概要] DenseNet とは,サブブロック間の各層を密に全てスキップ接続した「Denseブロック」を主要部品に用いる,画像認識向け用CNNのバックボーン設計である [Huang et a 続きを読む…
1. 残差接続 (residual connection)とは [概要] 残差接続 (residual connection)とは,CNNの1種である ResNet [He et al., 2016a], [He et 続きを読む…
1. ResNet (Residual Neural Networks)とは [概要] ResNet (Residual Neural Networks)とは,残差接続を活用した残差ブロックを直列に多数つなげて,残差の系 続きを読む…
1. CNN (畳み込みニューラルネットワーク) とは [概要] CNN (Convolutional Neural Network, 畳み込みニューラルネットワーク)とは,学習可能な畳み込み層を含んだ4層以上から構成さ 続きを読む…