連載

2018/05/22 09:32:02

機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ

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この記事にたどり着いたあなたは、どのような人でしょうか?新しい技術分野へのチャレンジや起業を志しているエンジニアでしょうか?または、新規プロジェクトを立ち上げたいと思っているマネージャーでしょうか?そういった方々に是非コンピュータビジョンを学んで、活用していただきたいと思っています。

連載一覧

第52回 ディープラーニングによる一般物体認識(1) – Region with CNN features
第51回 ディープラーニングの基礎(7) - 誤差逆伝搬法による学習
第50回 ディープラーニングの基礎(6) - 勾配法による学習
第49回 機械学習で必要なデータセット
第48回 人物の姿勢推定(2) - OpenPose(2)
第47回 人物の姿勢推定(1) – OpenPose
第46回 ディープラーニングの基礎(5) - データオーギュメンテーション
第45回 ディープラーニングの基礎(4) - ミニバッチ学習
第44回 ディープラーニングの基礎(3) - 回帰・2クラス分類・多クラス分類の出力層
第43回 ディープラーニングの基礎(2) - 活性化関数
第42回 ディープラーニングの基礎(1) - ニューラルネットワークとは
第41回 領域分割(4) – CNNによるSemantic Image Segmentation
第40回 ハードウェアの基礎知識(4) - GPGPU
第39回 ハードウェアの基礎知識(3) - レンズ
第38回 ハードウェアの基礎知識 (2) - 電子シャッター
第37回 コンピュータビジョン分野で活躍する企業・フリーランサー インタビュー(3)
第36回 領域分割(3) - CRFを用いたSemantic Image Segmentation
第35回 領域分割(2) - Mean Shift法を用いたImage Segmentation
第34回 領域分割(1) - 概要編
第33回 見えないものを観る(3) - 目に見えない光「赤外線」を観る
第32回 見えないものを観る(2) - 絵画の下書きを観る
第31回 見えないものを観る(1) - 映像から音を復元する
第30回 動く人・物を追跡する(4) - OpenCVのトラッキング手法(後編)
第29回 動く人・物を追跡する(3) - OpenCVのトラッキング手法(中編)