Tag: 物体検出

深層学習の新たなフロンティア:コンピュータビジョン向けコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning-computer-vision みなさん、こんにちは!今日はCourseraで提供されているMathWorksの「Deep Learning for Computer Vision」コースをご紹介します。このコースは、コンピュータビジョンという分野での深層学習の基礎を学ぶ絶好の機会です。 このコースでは、深層学習の基本的な概念から始まり、具体的なアプリケーションに至るまで丁寧に学べます。特に、物体検出や医療画像の分析といった分野に焦点を当てており、実践的なスキルを身につけることができます。 以下はこのコースの主要なシラバスです: 深層学習の基礎 – まずは基礎知識からスタートします。 物体検出のための深層学習 – 物体の検出と位置特定に関する技術を習得します。 高度な深層学習技術 – 医療画像や視覚検査など、より高度なアプローチを探求します。 このコースは、初心者から中級者まで誰でも参加可能で、プロジェクトを通じて理論を実践に落とし込むことができ、非常に有用です。特に、AIに興味があるエンジニアには必見の内容です。 さらに、MathWorksが提供するこのコースには、業界での実績を持つ講師陣が揃っており、質の高い教育が受けられます。AI技術の最前線で活躍するためのスキルを身につけ、キャリアを一歩進めるチャンスを得られるでしょう。 このコースに興味がある方は、ぜひ一度チェックしてみてください。リンクは以下です。 Deep Learning for Computer Vision 最後までお読みいただき、ありがとうございます!ぜひこの学びを通じて、皆さんのエンジニアキャリアを高めてください。 Enroll Course:…

Courseraコースレビュー:組込み機械学習によるコンピュータビジョン

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/computer-vision-with-embedded-machine-learning はじめに 皆さん、こんにちは!今回は、Courseraで提供されているコース「組込み機械学習によるコンピュータビジョン」についてご紹介したいと思います。このコースでは、コンピュータビジョンという魅力的な分野を通じて、デジタル画像やビデオに意味を持たせる方法を学びます。現在、機械学習の技術が進化する中、これらの技術を組込みシステムにデプロイすることができます。 コースの概要 このコースは、Edge Impulse、OpenMV、Seeed Studioという3つの組織の協力により提供されています。以下は、主要なモジュールの概要です: 画像分類 最初のモジュールでは、コンピュータビジョンの概念を紹介し、それがどのように問題を解決するために利用されるかを説明します。デジタル画像がどのように作成され、コンピュータに保存されるのかを学びます。また、ニューラルネットワークをレビューし、シンプルな画像を分類する方法を示します。最終的に、画像分類器をトレーニングし、組込みシステムにデプロイするプロジェクトを進めます。 畳み込みニューラルネットワーク 第二のモジュールでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の基本を学び、より堅牢な画像分類モデルを作成する方法を探ります。CNNの内部構造(畳み込みやプーリングなど)を確認し、CNNがどのように意思決定を行っているかを可視化する技術を紹介します。データ増強の概念にも触れ、多くのデータをトレーニングプロセスに提供するための方法を学びます。最終的に、独自のCNNをトレーニングし、組込みシステムにデプロイするチャンスがあります。 物体検出 第三のモジュールでは、物体検出の基本と、画像分類との違いを説明します。物体検出性能を測定するための数学的な基礎を学んだ後、人気のある物体検出モデルをいくつか紹介し、Edge Impulseを使用してそのモデルをトレーニングするプロセスを示します。最後に、物体検出モデルを組込みシステムにデプロイするための課題に取り組むことになります。 おすすめポイント このコースは、コンピュータビジョンや機械学習に興味がある方に強くおすすめします。理論的な知識だけでなく、実践的なプロジェクトに取り組むことができるので、学びながら実践的なスキルを身につけることができます。さらに、組込みシステムにデプロイする技術も学べるため、幅広い応用範囲を持つことが期待できます。興味のある方は、ぜひ参加してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/computer-vision-with-embedded-machine-learning

Courseraで学ぶ「物体検出」コースのレビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deteccion-objetos 皆さん、こんにちは!今日はCourseraで提供されている「物体検出」というコースについてレビューしたいと思います。このコースは、コンピュータビジョンに興味がある方や、画像内の物体を検出し認識するための手法を知りたい方に最適です。 このコースでは、画像における物体の自動検出と認識を行うための基本的な原則を学びます。コースは数週間にわたって構成されており、各週で異なるテーマに沿った内容が展開されます。 コース概要1週目は物体検出器の基礎を学び、画像の形成と分析に関する基本的な概念を紹介します。キーワードとしては、相関と畳み込みがあり、これらが物体検出にどのように利用されるのかも学びます。 2週目では、ウィンドウ分類器のコンセプトを説明し、LBPを使った画像の記述とロジスティック回帰を用いた分類手法を学びます。 3週目は、候補物体の検出に集中し、データの準備や評価方法について学びつつ、検出器のパフォーマンスを客観的に評価する方法を解説します。 4週目、5週目では、それぞれHOG/SVMベースとHaar/Adaboostベースの検出器について学び、これらの特徴量を使った実践的なシステムを構築します。 最後の6週目では、非ホリスティックモデル、ドメイン適応、畳み込み神経ネットワークの利用などの高度な技術を取り上げ、より複雑な検出問題に対応できるようにします。 まとめこのコースは理論と実践のバランスが取れた内容となっており、画像処理や機械学習に興味がある方には特におすすめです。初心者から中級者にとっても役立つ知識が得られるはずです。興味のある方は、ぜひこのコースを受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deteccion-objetos

自動運転車のための視覚認識コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars 自動運転車のための視覚認識コースレビュー こんにちは、皆さん!今日はCourseraの「自動運転車のための視覚認識」という素晴らしいコースをご紹介します。このコースは、トロント大学による自動運転車専門講座の第3弾で、自動運転技術における視覚認識の基礎を学ぶことができます。 このコースでは、静的および動的な物体検出の主要な認識タスクを紹介し、自動運転車に必要なコンピュータビジョン手法を幅広く概観します。コースを修了する頃には、ピンホールカメラモデルを使いこなし、内因性および外因性のカメラキャリブレーションを実行し、画像の特徴を検出、記述、マッチングする能力が身につきます。 コース内容の概要 コースは、以下の6つのモジュールから構成されています: 3Dコンピュータビジョンの基礎 – カメラモデルとそのキャリブレーション、モノキュラーおよびステレオビジョンなどの基本概念を学びます。 視覚特徴 – 検出、記述、マッチング – 動きの追跡やマップ上の場所認識に必要な特徴を扱います。 フィードフォワードニューラルネットワーク – 自動運転のためのディープラーニングの基本概念を紹介します。 2D物体検出 – 自動運転での重要な物体検出技術を学びます。 セマンティックセグメンテーション – 画像のピクセルに有用なラベルを関連付ける手法を紹介します。 実践編 – 走行可能領域における動的物体の認識 – 衝突警告システムの実装を行います。…

コンピュータビジョンと画像処理入門コースのレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-computer-vision-watson-opencv 皆さん、こんにちは!今日はCourseraで提供されている「コンピュータビジョンと画像処理入門」という非常に面白いコースを紹介したいと思います。 このコースは、コンピュータビジョンの基礎を学び、さまざまな産業でのその応用について理解するための最高の出発点です。特に、自動運転車、ロボティクス、拡張現実など、多くの興味深い分野が含まれています。 ### コース概要 この初学者向けのコースでは、Python、Pillow、OpenCVを使用して基本的な画像処理を行い、画像分類と物体検出について学びます。 #### シラバス 1. **コンピュータビジョンの紹介** – このモジュールでは、画像処理の急速に発展している分野について議論します。 2. **OpenCVとPillowによる画像処理** – 画像処理の基本を学びます。 3. **機械学習と画像分類** – k近傍法、ロジスティック回帰、SVMなどの分類方法について学びます。 4. **ニューラルネットワークと深層学習** – 完全結合ニューラルネットワークやCNNについて学びます。 5. **物体検出** – Haar…