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画像認識 機械学習プロフェッショナルシリーズ
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | 講談社 |
| 発売年月日 | 2017/05/01 |
| JAN | 9784061529120 |
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商品レビュー
4.5
4件のお客様レビュー
ディープラーニングが流行ったタイミングで購入した本の1つ。 画像認識に特化した本。カラーで非常に分かりやすく、好印象。 結局、この本を参考に実装したりは私はしなかったので、勿体なかったかもしれない。
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https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000147663
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- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
RCNNの勉強で利用。 とてもわかりやすかった。 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNNの違い ポイント バウンディングボックス提案のインプットと方法とアウトプット先 ●R-CNN インプット:入力画像 方法:一般的方法 アウトプット先:畳み込み層の前 ●Fast R-CNN インプット:入力画像 方法:一般的方法 アウトプット先:畳み込み層の後 ●Faster R-CNN インプット:特徴マップ 方法:RPN アウトプット先:畳み込み層の後 fasterでendtoend学習が可能になった。
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