Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介 - ABEJA Tech Blog
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
仕事が忙しくて…ってボヤいてない？ 世界で700万人が学んだ｢Udemy｣で快適スキルアップ
仕事が忙しくて…ってボヤいてない？ 世界で700万人が学んだ｢Udemy｣で快適スキルアップ2015.07.03 11:00Sponsored これなら忙しくても続けられそう。 ギズモード編集部がメンバーみんなで記事ネタを探していたある日のこと。編集長・尾田の目に1つの単語が引っかかります。 ｢Udemy……なんか聞いたことあるな。なんだっけ？｣ ｢あ、思い出した、動画を使った通信講座だ｣ ｢なんですかそれ？｣と興味津々の編集部員に説明します。 ｢『Udemy』（ユーデミー）ってアメリカで人気のオンライン講座サービスなんだけど、今年日本に上陸したんだよね｣ 調べてみたところ、3万以上のコースがあり、世界中で700万人以上が受講しているということが判明。講師も生徒もユーザーどうしのC to Cサービスなので、こんなにたくさんの講座があるようです。 ｢すごい数ですね｣ ｢みんないつも『習い事し
「第1回 プログラマのための数学勉強会」開催しました！（動画＆資料つき） - 34歳からの数学博士
どうも、佐野です。 昨日「第1回 プログラマのための数学勉強会」を開催しました。朝からの大雪にも関わらず多くの方にお集り頂き、濃厚なセッションの数々をお送りすることができて大変嬉しく思っております。 以下、各セッションを動画・資料と共に、簡単に内容のご紹介をさせて頂きます。 1. 「プログラマのための線形代数再入門」 - 佐野岳人 [資料] トップバッターとして発表させて頂きました。線形代数は3Dプログラミングをはじめ、画像処理や機械学習など多くの分野で必要になる数学の分野です。「行列の積はなぜこんな複雑な形をしているのか？」から「行列は線形変換・アフィン変換の定量表現である」という話をしました。 次回は中編として「行列式・逆行列とその実装」、後編で「座標変換と固有値・固有ベクトル」を発表してみたいと思います。 2. 「明日話したくなる「素数」のお話」 - 辻順平 [資料] 日曜数学者 i
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