出版社内容情報
原田 達也［ハラダ タツヤ］
著・文・その他
内容説明
基礎的な理論から、深層学習をはじめとする最新手法までを網羅し、発展著しい分野を俯瞰できるまたとない一冊。
目次
第１章 画像認識の概要
第２章 局所特徴
第３章 統計的特徴抽出
第４章 コーディングとプーリング
第５章 分類
第６章 畳み込みニューラルネットワーク
第７章 物体検出
第８章 インスタンス認識と検索
第９章 さらなる話題
著者等紹介
原田達也［ハラダタツヤ］
博士（工学）。２００１年、東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻博士課程修了。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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ぶう
10
機械学習プロフェッショナルシリーズということで、基本的には理論が中心の内容。プログラミングコードは書かれていないため、ディープラーニングのフレームワークやOpenCVを使っての実装などを学びたい方は別の書籍にするべきだろう。同シリーズを読んだことがあるのである程度は想定していたが数式が多く、自分にはかなり難しかった。多少知見のあるディープラーニング辺りはなんとかついていけ(ているような気がし)たが、それ以外の部分は理解できない部分が多かった。まだまだ勉強が足りないようだ。知識をつけてから再度読み返したい。2021/04/19
ONE_shoT_
1
画像認識関連をざっくりキャッチアップするために読んだ一冊。局所特徴・統計的特徴抽出・コーディング・プーリング・CNNを含む分類モデルといった要素技術と、物体検出・インスタンス認識と画像検索・セマンティックセグメンテーション・キャプション生成・画像生成などのタスクが解説されている。2023/06/27
zukky65
1
使っているけど、ところどころ知識が抜けているので、まとめて勉強しようと思って購入。昔からある画像認識技術に加え、DL周りのことも一通り書いてあるので、良い勉強になりました。画像認識を勉強しよう！と思ったときに最初に読むと良いかも。2017/11/13
shin_ash
1
画像処理が得意な部門と仕事をする事になったので、機械学習が画像処理でどの様に利用されているかを知るために読んでみた。画像認識について一通りのことが分かるものの、前提として、デジタル画像処理の基礎、機械学習の基礎と概要、統計についての基礎が必要な書きぶりなので、デジタル画像処理が未知で機械学習の理解が怪しい私にとって、かなりハードルが高かったが、画像認識が広範囲な技術で成り立っている事が改めてよく分かった。この手の本が少ない為にこなれていない感はあるが広範囲を妥当な深さで俯瞰できる様に構成していると感じる。2017/07/09
A
0
数学的な背景が分かりづらく載ってる。コードはなし。ブログの方が分かりやすい。2021/02/03
