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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ResNet の一番の利点は？ 【Q and A 記事】
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…
スキップ接続 (Skip connection)
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…
物体認識 (Object Recognition) 【画像認識】
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…
ResNeXt: 残差ブロックのワイド化によるResNet改善版
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…
CNNバックボーン(backbone)の代表的アーキテクチャの歴史 [まとめ年表]
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…
DenseNet: ブロック内で全層間をスキップ接続するCNN
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…
残差接続 (residual connection) [ResNet]
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…
ResNet (Residual Neural Networks): 残差ブロックを利用した深いCNN
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…
![CNN (畳み込みニューラルネットワーク) の基本構造 [旧式]](https://cvml-expertguide.net/wp-content/uploads/2021/08/CNN-1-778x438.png)
CNN (Convolutional Neural Network, 畳み込みニューラルネットワーク)【画像認識】
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…