Deepに理解する深層学習による物体検出 by Keras - Qiita
誰向け 深層学習をすでに理解して画像の分類から物体検出への仕組みをマスターしたい方へ 数式が多いのでコード確認したい方は下記へGo 具体的な実装例 おまけ Kerasに関する書籍を翻訳しました。画像識別、画像生成、自然言語処理、時系列予測、強化学習まで幅広くカバーしています。 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ 目的 物体検出に関しての技術を体系的にまとめてコードベースまで理解したかったので書きました。 良書である画像認識の物体認識の章を参考にこの記事を作成しています。 画像認識 全体像 大きく分けて3つのフェーズに分かれます。 1: 物体領域候補の抽出 画像中から物体の領域候補を抽出する手法になります。精度と速度を左右する部分になります。図のように小ウインドウ(バウンディングボックス)を用意して一定の画素数ずらしながら領域候補を抽出する
異常検知と変化検知のまとめ 数式なし - Qiita
この記事は、「Machine Learning Advent Calendar 2015」の17日目の記事になります。 「異常検知と変化検知」の本は良書だったので買うのに迷っている人のためにまとめてみました。 間違いがあれば、ご指摘頂けると幸いです。 数式を見て厳密に理解したい方は書籍購入をおススメします。 またコードに直すときはアルゴリズムが必要です。 本書籍ではアルゴリズムも記述してくれいてるのでおススメできます。 本記事ではアルゴリズムには言及しません。 この記事で得られるもの １：異常検知における手法の種類 ２：異常検知における手法をどのシーンで使用するか ３：異常検知における機械学習をどのように応用するか 以上です。 本記事の見方 利用シーンと簡単な手法を記述したので、利用シーン 異常検知の基本的な所だけ抑えたい 異常検知と変化検知の基本的な考え方 ホテリング法による異常検知 単
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