グラウンド トゥルース データの用途
ラベル付きおよび学習済みのイメージとビデオのグラウンド トゥルース データの用途
ラベル付き学習データは、多くの用途において、アルゴリズムが学習し、正確な予測や分類を行うことを可能にするための基礎になります。用途は、教師あり学習、オブジェクト検出、異常検出、テキストとイメージの分類、セマンティック セグメンテーション、レコメンデーション システム、音声認識、医療診断など多岐にわたります。
トピック
- オブジェクト検出およびセマンティック セグメンテーション用の学習データ
イメージ ラベラーやビデオ ラベラーを使用して、オブジェクト検出器やセマンティック セグメンテーションの学習データを作成します。
- 深層学習用のデータストア (Deep Learning Toolbox)
深層学習アプリケーションでデータストアを使用する方法を学びます。
- Get Started with SOLOv2 for Instance Segmentation
Perform multiclass instance segmentation using SOLOv2 and deep learning.
- 深層学習用イメージ前処理とイメージ拡張の入門
サイズ変更などの確定的演算を使用して深層学習アプリケーション用にデータを前処理する。あるいは、ランダム トリミングなどのランダム演算を使用して学習データを拡張する。
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