AI/データサイエンス 【物体検出】R-CNNからFaster R-CNNまで – 2段階物体検出器を解説
物体検出モデルとは、画像内に何の物体がどこにあるのかを、バウンディングボックスとクラスで出力するモデルです。今回はその中でも2段階物体検出モデルと呼ばれるアプローチについて解説します。
畳み込み
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AI/データサイエンス 【ディープラーニング】物体検出、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションとは何か
前回まで説明したCNNをベースに、今回から物体検出、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションについて説明します。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】CNNとは何か – 畳み込みニューラルネットワークを徹底解説
CNN(Convolutional Neural Network)、日本語で畳み込みニューラルネットワークは、ディープラーニングの技術の一種で、特に画像処理分野での応用が広く知られています。我々の生活環境において、知らず知らずのうちにCNN...
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】プーリングとは何か
今回は畳み込みと並んでCNNの代表的な操作であるプーリングについて解説します。
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】Dilated convolution, Transposed convolution
特殊な畳み込みの手法として、Dilated convolutionとTransposed convolutionを紹介します。
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】Pointwise convolution, Depthwise convolution
今回は、通常の畳み込みとは異なる、特殊な畳み込みとして、Pointwise convolutionとDepthwise convolutionについて説明します。
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】畳み込み(Convolution)とは何か
前回はCNN(畳み込みニューラルネットワーク)が必要とされる背景として、DNNのデメリットを解説しました。今回は、そもそも畳み込みとは何なのかを解説します。
AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】全結合のデメリット
CNNとは何か、畳み込みとは何かを解説する前準備として、全結合によるDNNのデメリットを説明します。