Tag: 物体検出

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