Learn what CNN is in deep learning, how they work, and why they power modern image recognition AI and computer vision programs.

Fast R-CNNは、一般物体検出の大部分をディープラーニングで実現しましたが、物体候補(Region Proposals)を検出するアルゴリズムは依然として第52回でも触れたディープラーニング以前の手法であるSelective Searchを用いていました。つまり、画像の入力から物体候補 ...

Computer vision continues to be one of the most dynamic and impactful fields in artificial intelligence. Thanks to breakthroughs in deep learning, architecture design and data efficiency, machines are ...

第52回で紹介したR-CNNでは、学習を各処理ごとに多段階に行う必要があり複雑、学習に非常に時間を要する、メモリ消費量が大きい、画像1枚に対する検出処理で47secもの時間がかかる、という欠点がありました。 図1に示すR-CNNの処理フローで、処理に時間を ...