画像認識モデルを作るための鉄板レシピ

2. Agenda  自己紹介  はじめに  鉄板レシピの全体構成  Recipe1: Survey  Task Planning: モデルの要件を設計する  Gather Images: 画像の収集を行う  Implements Pipeline: 画像の処理プロセスを実装する  Annotation: 画像へのアノテーション  Recipe2: PreProcessing  Calculate Parameters: 前処理用パラメーターの計算を行う  Data Augmentation: 学習画像の拡張を行う  Recipe3: Training  Use Pretrained Model: 事前学習済みモデルを利用する  Training: 学習を実行する  Conclusion 3. 自己紹介(1/2) 久保隆宏 TIS株式会社 戦略技術センター 

[karaage]

ふむ

[U1and0]

前処理　平均　クロップ　白黒　学習済みモデルを利用する　モデルを呼び出すだけ