AI/DX関連ブログ

機械学習で必要なデータセット (2)

前回の「機械学習で必要なデータセット(1)」では、教師あり学習で必須となるデータセット(教師データ)について紹介しました。教師ありのモデル開発、認識精度の向上のためには教師データが極めて重要です。研究・開発の初期段階で ...

第47回目の今回は、教師あり機械学習、ディープラーニング(Deep Learning:深層学習)で必須となるデータセット(教師データ)について紹介します。認識性能の向上には、教師データが非常に重要となってきます。認識した ...

前回の「人物の姿勢推定 (1)」に引き続き、第46回目となる今回も「OpenPose」についてです。OpenPoseは既に紹介した通り、2017年に人物の姿勢推定で最も注目を集めたカーネギーメロン大学のZhe Caoらに ...

第45回目の今回と次回は、人物の姿勢推定について紹介します。人物の姿勢推定(Human pose estimation)は、人の頭部だけでなく、肩、肘、手、腰、膝、足を検出し、人がどのような姿勢を取っているかを推定する ...

第44回目の今回は、前回の「領域分割 (3)」に引き続き「Semantic Image Segmentation」についてです。前回はSemantic Image Segmentationの内「Conditional ...

第43回目は「Semantic Image Segmentation」について、詳しく説明していきます。今回は、Semantic Image Segmentationの内「Conditional Random Fiel ...

第42回目となる今回は、前回紹介した画像の領域分割(Image Segmentation)、Semantic Image Segmentationについて、もう少し詳しく説明していきます。領域分割技術領域分割の技術は ...

第41回目の今回から、複数回にわたって「画像の領域分割(Segmentation)」について紹介します。領域分割とは、画像のどこからどこまでが1つの領域なのかを判定する問題です。さらにSemantic Image Se ...

第40回目の今回は、人の目では見ることのできない赤外線を可視化する技術を紹介します。人間が見ることができるのは、波長が0.38μmから0.78μmの間の極々一部の電磁波(光)のみで、可視光と呼ばれています。赤外線は、可 ...

第39回目の今回は、絵画の下に隠された下書きを観ることができる技術を紹介します。この技術を使うと、図1のように油絵の下に隠された下書きや、古代文書の文字の読み取りに利用することができます。これらは、実際に表面を削ること ...