保護中: 局所特徴(1)局所特徴の概要と各種フィルタリング処理 推論技術:inference Technology Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.03.06 2021.09.10 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] 局所特徴(1)局所特徴の概要と各種フィルタリング […]
[…] 次回は最初の処理ステップである局所特徴抽出について具体的に述べる。 […]
[…] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「画像認識」より。前回は最初のステップである局所特徴の概要と各種フィルタリングについて述べた。今回は各種検出器について述べる。 […]
[…] 局所特徴抽出、統計的特徴抽出、コーディングやプーリングをそれぞれ一つのモジュールとして、このモジュールを多段に重ねた構造を深い構造と呼ぶ。この深い構造を入力から出力までend-to-endで学習する手法を深層学習(deep learning)と呼ぶ。深層学習では、構成するモジュールをニューラルネットワークによって設計する事が一般的であり、ニューラルネットワークを用いた深い構造をディープニューラルネットワークによって設計する事が一般的であり、ニューラルネットワークを用いた深い構造をディープニューラルネットワーク(deep neural network)と呼ぶ。深層学習を利用する事で、前述した局所特徴抽出やコーディング手法に詳しくなくても、入力データに対して望ましい出力を予測するシステムの構築が可能となる。一方で、適切なネットワーク構造の設計やパラメータの学習が難しいことから、必要となる訓練データ量が増大することが、深層学習の利用時の問題として挙げられる。 […]
[…] 画像処理における局所特徴抽出、統計的特徴抽出、コーディングやプーリングをそれぞれ一つのモジュールとして、このモジュールを多段に重ねた構造を深い構造と呼ぶ。この深い構造 […]