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画像のためのディープラーニング（深層学習）～ CNN/R-CNN による物体の認識と検出～

Eiji Ota, MathWorks

概要

本セミナーでは、現在大きな脚光を浴びているディープラーニング（深層学習）を使った画像の認識・検出技術についてご紹介致します。主なトピックは次の通りです。

畳み込みニューラルネット(CNN) による物体の認識
転移学習による学習の効率化
CNN特徴量の応用（類似画像検索・異常検知等）
R-CNNによる物体の認識と検出

深層学習の発展と共に、現在 R-CNN 等の様々なアルゴリズムが進展してきていますが、新しいアルゴリズムを使いこなすには、転移学習などの基本的な概念を正しく理解する必要があります。

本セミナーを通して深層学習の知識を深めていただき、Deep Learning Toolbox / Computer Vision Toolbox を更にご活用ください。

Flashをお使いの方は、ビデオ上にマウスオーバーすると目次をご覧いただけます。

対象製品

録画: 2017年3月28日

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