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opencvに関するperlbombのブックマーク (2)

  • 画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと

    SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜 6/10 (木) 9:30~10:40 講師:平川 翼 氏(中部大学) 概要: 深層強化学習はDeep Q-Network (DQN) の登場以降、様々なアプローチが提案されており、AlphaGoによる囲碁の攻略やロボットの自律制御などの様々な応用がなされています。チュートリアルでは、従来の強化学習の基的な考え方に触れ、深層学習を組み合わせた深層強化学習についての紹介を行います。また、時間の許す限り、最新の深層学習手法やAlphaGoの仕組み、深層強化学習の活用例を紹介します。

    画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
  • 機械学習のためのOpenCV入門 - Qiita

    機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準

    機械学習のためのOpenCV入門 - Qiita
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