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つれづれ•7ヶ月前

🎯 物体認識の具体的な手法まとめ！　〜R-CNNからYOLOまで、どれがどんなヤツか語る〜

こんちゃ！だみーです今回は物体認識のいろいろな手法を見ていきます！！ 🔍 R-CNNとは？ ⚡ Fast R-CNNとは？ 🚀 Faster R-CNNとは？ 🐆 YOLO（You Only Look Once） 📦 SSD（Single Shot MultiBox Detector） 📝 まとめ表（比較して覚えよう） 🎓 G検定的まとめ 🔍 R-CNNとは？ Region-based Convolutional Neural Networkの略！ 2014年、Girshickたちが提案した初期の物体検出手法です。💡流れはこんな感じ： Selective Searchで「物体がありそうな領域（…

#G検定#RNN#CNN#物体認識#YOLO#R-CNN

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Gemini and I’s diary•10ヶ月前

９．U-Netモデルとその仲間のAIモデルたちの仕組みと用途

ランキング参加中人工知能 ボク：ねえ、ジェミニ！今日はU-Netについて教えてください。 U-Netについてだね！ 「U-Net」っていうのはね、コンピューターが写真の中のものを一つ一つ区別して見つけるのが得意な、特別な絵の具みたいなものだよ。 U-Netって何か？ U-Netは、例えばお医者さんが病気を見つけるために体のスキャン画像を見たり、自動運転の車が周りの車や人を区別したりするのに使われるんだ。 どうやって動くのか？ すごく簡単に言うとね、U-Netはこんな風に動くんだ。 絵を小さくする（縮小）: まず、U-Netは与えられた大きな絵を、大切な情報だけを残しながらどんどん小さくしていく…

#U-Netモデル#YOLO#SSD#VAE#R-CNN