PyTorchによる物体検出

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PyTorchによる物体検出

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  • サイズ A5判/ページ数 181p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784274225932
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

内容説明

自動運転、医療分野の画像診断、工業製品の外観検査。多様な業界で活躍する技術、物体検出アルゴリズムをPyTorchで実装しましょう。

目次

第1章 PyTorchによるプログラミング(ニューラルネット;最急降下法と誤差逆伝播法;Define‐by‐runと自動微分 ほか)
第2章 物体検出アルゴリズムSSDの実装(物体検出;ボックスの形式;デフォルトボックスとオフセット ほか)
第3章 SSDに関連した話題(既存の画像識別モデルの利用;SSDのDataLoader;SSDのData Augmentation ほか)
付録A プログラミング環境の構築(Windows)

著者等紹介

新納浩幸[シンノウヒロユキ]
1961年生まれ。1985年東京工業大学理学部情報科学科卒業。1987年東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士(工学)。専門は自然言語処理(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

出版社内容情報

PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう!
本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。
ディープラーニングは当初、物体の識別において従来手法を大きく上回る精度を出したことから注目されました(例:2012年の画像認識コンテストILSVRC)。ただし物体識別自体はどちらかといえば要素技術であるため、そのまま現実のシステムに応用することは多くありません。実際に必要とされるものは、多くの場合、物体識別を発展させた物体検出です。自動運転・外観検査・医療分野の画像診断など、どれも物体識別ではなく物体検出の技術が使われています。
本書は、PyTorchの使いかたを習得することと、物体検出の各種アルゴリズムを理解して自力でプログラムを作れるようになることを目的とします。前半はPyTorchについて解説し、後半は物体検出の代表的なアルゴリズムを解説しながら、PyTorchでの実装例を示します。

・ PyTorch(パイトーチ)とは?
2018年にFacebook が発表した、ディープラーニングのフレームワークです。世界的にユーザーが多く、GitHubで公開されるディープラーニングのプログラムもPyTorchで作られたものが多数存在します。
・ 物体検出とは?
画像認識の一分野で、画像から特定の物体の位置と、その物体のカテゴリ(クラスタ)を検出する技術です。