この例では、Faster R-CNN (Regions with Convolutional Neural Networks) オブジェクト検出器を学習させる方法を説明します。

この例では、You Only Look Once (YOLO) v2 オブジェクト検出器に学習させる方法を説明します。

この例では、点群分類用の PointNet ネットワークに学習させる方法を説明します。

この例では、シングル ショット検出器 (SSD) に学習させる方法を説明します。

この例では、YOLO v3 オブジェクト検出器に学習させる方法を説明します。

この例では、You Only Look Once version 4 (YOLO v4) 深層学習ネットワークを使用して、イメージ内のオブジェクトを検出する方法を説明します。この例では、次の作業を行います。

Segment individual instances of people and cars using a multiclass mask region-based convolutional neural network (R-CNN).

この例では、セマンティック セグメンテーション ネットワークを使用してイメージをセグメント化する方法を説明します。

セマンティック セグメンテーション マップからのシーンの合成イメージの生成。

OpenPose アルゴリズムを使用した、1 人以上の人物の体の姿勢の推定。

この例では、まず、事前学習済みの Inflated 3-D (I3D) 2 ストリーム畳み込みニューラル ネットワークをベースとしたビデオ分類器を使用してアクティビティ認識を行う方法を説明し、次に、ビデオの RGB データとオプティカル フロー データを使用して、転移学習によりそのようなビデオ分類器に学習させる方法を説明します [1]。

Perform gesture recognition using a pretrained SlowFast video classifier.

Use an anomaly detector to distinguish between normal pills and pills with anomalous chips or contamination.

Classify eight types of manufacturing defects on wafer maps using a simple convolutional neural network (CNN).

Train a similarity-based anomaly detector using one-class learning of feature embeddings extracted from a pretrained ResNet-18 convolutional neural network.