画像認識技術

Siamese Networksの概要 Siamese Network は、2つ（または複数）の同一構造のニューラルネットワークを共有重みで並列に配置し、入力間の類似度を学習・評価するモデルアーキテクチャであり、元々...

概要 One-shot learningは、各クラスに1つだけの学習例しか存在しない状況で分類や認識を行う学習手法であり、その目的は、データが不足している状況でも高い汎化性能を発揮するモデルを実現するこ...

概要 Zero-Shot Learning（ZSL）とは、事前に学習されていないクラスに対しても、追加の学習なしで分類や予測を行う手法である。このアプローチは、従来の機械学習やディープラーニングモデルが...

OpenPoseの概要 OpenPoseは、カーネギーメロン大学のペルソナ・コンピュータ・センター（Perceptual Computing Lab）によって開発された、リアルタイムで人間の姿勢を検出するライブラリで...

ECO(Efficient Convolution Network for Online Video Understanding)の概要 ECO（Efficient Convolutional Network for...

PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)の概要 PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）は、シーン解析タスク、特にセマンティックセグメンテーションに...

概要 Few-Shot Learningは、少数の学習例から新しいクラスやタスクを正しく分類・予測することを目的とした手法で、主に、画像認識や自然言語処理（NLP）、音声認識、医療診断など、限られたデー...

SkipGANomalyの概要 SkipGANomaly は、異常検知（Anomaly Detection）を目的とした "GANの概要と様々な応用および実装例について"で述べているGANベースの手法で、通常の GA...

BigGANの概要 BigGANは、Google DeepMindの研究者によって提案された高解像度・高品質な画像生成が可能なGAN（Generative Adversarial Network）で、特に、大規模なデ...