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 System Toolbox を更にご活用ください。
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対象製品
録画: 2017年3月28日
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