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はじめに Google Colaboratory上でYOLOv5を使用して、物体検出する方法についてまとめました。 目次 はじめに 目次 YOLOv5とは 実装 YOLOv5の準備 学習データの準備 学習 推論 まとめ 注釈 参考文献 YOLOv5とは ※上図は、YOLOv5のGitHubページからの引用 物体検出（object detection）とは、画像内の「どこに」「何が」写っているかを検出する技術のことです。 物体検出としては、SSDやYOLOといったものがよく使用されます。 YOLOのversion3であるYOLOv3は、その精度と処理の速さから広く使用されてきました。 YOLOv5は、そのYOLOv3の後継であるversion5にあたり、2020年にリリースされました。 YOLOv5は現在でも精力的に開発が進められています（2021/03時点）。 YOLO v3については、以

はじめに 単語をベクトル化する分散表現と、Tensorboardを使用して3次元空間上にプロットして可視化する方法についてまとめました。 ※実装では、言語はPython、環境はGoogle Colaboratoryを使用しています。ご自身の環境に合わせて読み替えて下さい。 目次 はじめに 目次 単語の分散表現とは 実装 モデルの準備 TensorBoardによる3次元空間での可視化 まとめ 注釈 参考文献 単語の分散表現とは 自然言語処理といった分野があります。 自然言語とは、我々が日常的に話したり書いたりしている言葉のことです。 そういった自然言語をコンピュータで扱おうとした場合、そのままの形で扱うことは難しく、一旦数字に置き換える必要があります。 数値に置き換える方法は色々とあるのですが、今回は分散表現というものを使用します。 分散表現とは、単語を実数値のベクトルで表したものです。 ベ