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認識、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
特徴量を使用した認識、分類、セマンティック イメージ セグメンテーション、オブジェクト検出、ならびに CNN、YOLO、SSD を使用した深層学習オブジェクトの検出
Computer Vision Toolbox™ では、イメージの分類、オブジェクトの検出、セマンティック セグメンテーション、および認識のために、次のようないくつかの方法がサポートされます。
深層学習と畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)
bag of features
テンプレート マッチング
ブロブ解析
Viola-Jones アルゴリズム
CNN はよく使用される深層学習アーキテクチャで、イメージ データから直接、使用可能な特徴表現を自動的に学習します。bag of features は、イメージの特徴を、イメージの分類と検索に適したコンパクトな表現に符号化します。テンプレート マッチングは、小さいイメージまたはテンプレートを使用して、大きいイメージ内のマッチする領域を見つけます。ブロブ解析では、セグメンテーションとブロブのプロパティを使用して対象オブジェクトを識別します。Viola-Jones アルゴリズムは Haar-like 特徴と分類器のカスケードを使用して、顔、鼻、目などのオブジェクトを識別します。この分類器に学習させて、他のオブジェクトを認識できるようにすることができます。
カテゴリ
- セマンティック セグメンテーション
セマンティック イメージ セグメンテーション
- オブジェクトの検出
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN または ConvNet) を使用した分類、オブジェクト検出、転移学習の実行、ならびにカスタム検出器の作成
- キーポイントの検出
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して、オブジェクト内のキーポイントを検出する
- テキストの検出と認識
イメージの特徴検出と説明、深層学習、および OCR を使用したテキストの検出と認識
- イメージ カテゴリの分類
ビジョン変換または bag of visual words のイメージ分類器を作成する
- ビデオ分類
深層学習を使用したビデオ分類とアクティビティ認識の実行
- 自動外観検査
異常検出や位置推定の手法を使用して品質管理タスクを自動化する