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

コメント

1. デジタルトランスフォーメーションに活用される画像認識技術について | Deus Ex Machina より:

   2021年9月10日 4:35 AM

   […] 局所特徴(1)局所特徴の概要と各種フィルタリング […]

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2. AI、DXに活用される画像認識技術、具体的な認識プロセス | Deus Ex Machina より:

   2021年9月10日 4:40 AM

   […] 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。 […]

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3. 画像認識技術での局所特徴抽出のための各種検出器概要 | Deus Ex Machina より:

   2021年9月11日 4:43 AM

   […] 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。 […]

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4. DNNアルゴリズムの基礎:順伝搬と逆伝搬アルゴリズムとミニバッチ | Deus Ex Machina より:

   2021年9月19日 12:27 PM

   […] 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。 […]

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5. 人工知能技術、機械学習技術のブレークスルーの一つである深層学習 | Deus Ex Machina より:

   2022年2月9日 5:13 AM

   […] 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 […]

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