FCN (Fully Convolutional Network)：ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
画像の領域を分割するタスクをSegmentation(領域分割)と呼び、Semantic Segmentationは「何が写っているか」で画像領域を分割するタスクのことを指す。 画像を物体領域単位で分類する物体認識や物体検出に対して、Semantic Segmentationは画像をpixel単位でどのクラスに属するか分類する。そのためPixel-labelingとも呼ばれる。 もちろんディープラーニング以前から様々な手法が提案されている。 https://news.mynavi.jp/article/cv_future-35/ https://news.mynavi.jp/article/cv_future-36/
Feature Visualization
If we want to understand individual features, we can search for examples where they have high values — either for a neuron at an individual position, or for an entire channel. We used the channel objective to create most of the images in this article. If we want to understand a layer as a whole, we can use the DeepDream objective , searching for images the layer finds “interesting.” And if we want
畳み込みニューラルネットワーク - Wikipedia
畳み込みニューラルネットワーク（たたみこみニューラルネットワーク、英: convolutional neural network、略称: CNNまたはConvNet）は、畳み込みを使用しているニューラルネットワークの総称である。画像認識や動画認識、音声言語翻訳[1]、レコメンダシステム[2]、自然言語処理[3]、コンピュータ将棋[4]、コンピュータ囲碁[4]などに使用されている。 畳み込みニューラルネットワークの定義は厳密に決まっているわけではないが、画像認識の（縦, 横, 色）の2次元画像の多クラス分類の場合、以下の擬似コードで書かれるのが基本形である[5]。ここから色々なバリエーションが作られている。損失関数は交差エントロピーを使用し、パラメータは確率的勾配降下法で学習するのが基本形である。これらの偏微分は自動微分を参照。 以下の繰り返し 畳み込み層と活性化関数 最大値プーリング ベク
Feature engineering - Wikipedia
This article needs to be updated. Please help update this article to reflect recent events or newly available information. (February 2024) Feature engineering is a preprocessing step in supervised machine learning and statistical modeling[1] which transforms raw data into a more effective set of inputs. Each input comprises several attributes, known as features. By providing models with relevant i
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画像解析 - Wikipedia
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
