画像生成でセグメンテーション？GANを使った教師なしセグメンテーション手法が登場！
3 つの要点 ✔️ 教師なしセグメンテーション手法「ReDO」の提案 ✔️ 画像生成の仕組みでセグメンテーションタスクを解く新たな試み ✔️ 教師あり学習と比べても、様々な実データセットで良いパフォーマンスを発揮 はじめに 近年、様々な分野で画像認識技術が活用されています。これは深層学習技術の発展によって、画像認識の精度が大幅に向上したためです。画像認識技術には三段階のステップに分けられます。 １つ目は、画像に何が写っているか判断する「物体認識」です。「物体認識」では画像に何が写っているか判断するだけで、その物体の位置までは判断しません。 ２つ目は、画像に写っている物体の名前と位置を判断する「物体検出」です。 ３つ目は、画像のピクセル単位で物体認識を行う「セマンティックセグメンテーション」です。人間はピクセル単位で物体を認識しており、「セマンティックセグメンテーション」は私たちと同様の画像
GANの発展の歴史を振り返る！GANの包括的なサーベイ論文の紹介(応用編)
3つの要点 ✔️様々な分野で使用されている 「GAN」の包括的なサーベイ論文の紹介 ✔️応用編では、GANの品質を測る指標と様々な応用を紹介 ✔️ この記事でGANが何に応用できるか網羅的に把握が可能 A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications written by Jie Gui, Zhenan Sun, Yonggang Wen, Dacheng Tao, Jieping Ye (Submitted on 20 Jan 2020) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG) はじめに 今回の記事は、GANのサーベイ論文(アルゴリズム編)に続き、
GANの発展の歴史を振り返る！GANの包括的なサーベイ論文の紹介(アルゴリズム編)
3つの要点 ✔️様々な分野で使用されている 「GAN」の包括的なサーベイ論文の紹介 ✔️アルゴリズム編では、「GAN」のアルゴリズムに焦点を絞って様々なアプローチを紹介 ✔️ この記事で「GAN」の最新動向までをキャッチアップ可能 A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications written by Jie Gui, Zhenan Sun, Yonggang Wen, Dacheng Tao, Jieping Ye (Submitted on 20 Jan 2020) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG) はじめに 2014年に画像生成のためのア
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