「ディープラーニングフレームワーク」とは？ 知識ゼロでもAIがつくれる？
「ディープラーニングフレームワーク」とは ディープラーニングの核になるのは「ニューラルネットワーク」と「機械学習」です。ただ、ニューラルネットワークにも色々な種類がありますし、機械学習の方法もさまざまです。 そこで、よく使われるニューラルネットワークの構成や機械学習の手法を1つにまとめたライブラリなどと一緒に開発支援ツールとして提供しているものが「ディープラーニング向けのフレームワーク」です。 フレームワークは、例えるなら「お惣菜」や「レトルト食品」を多数取り揃えるスーパーマーケットです。あらかじめ調理された食材や料理を組み合わせて夕食を作れば夕食作りの手間が大きく省けるように、フレームワークを使えば、あらかじめ用意されたコードを使って簡単にディープラーニングを使ったプログラムが作れてしまうというわけです。 料理もプログラミングも、最初から全部自分でやるのは効率が悪いです。プログラミングに
NEC、生鮮品からパッケージ品まで、あらゆる小売商品を画像認識する多種物体認識技術を開発
NECは、スーパーやコンビニなどの小売店で、決済時に必要な商品読み取りを大幅に効率化する技術として、生鮮品や日配品から、パッケージ品まで、あらゆる小売商品を画像認識する多種物体認識技術を開発しました。本技術は小売店での決済無人化に貢献する技術です。 本技術は、特性の異なるディープラーニング技術と特徴点マッチング技術を融合させることで、生鮮品のように個体ごとに外観の違いが大きい自然物から、パッケージ品のように酷似したデザインが大量にある工業製品まで、多種多様な小売商品を高精度に認識します。さらに、これら多数の商品を雑然と置いても、一括して個々の商品を頑健に認識します。 近年、画像認識技術を用いてカメラから小売商品そのものを認識することで、小売店の決済を省力化・無人化する取り組みが進められています。しかし従来の画像認識技術では、生鮮品などの自然物と、パッケージ品などの工業製品では、特性が異なる
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