コンピュータビジョンの基礎（271～300）– コンピュータビジョンの基本概念と手法を学びます。 –
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【０から学ぶAI】第299回：コンピュータビジョンの課題と展望 〜現在の限界と今後の可能性を説明
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、異常検知（Anomaly Detection）について解説し、監視カメラ映像での異常行動を検出する技術や、その実装方法を紹介しました。異常検知技術は、セキュリティや安全対策において重要な役割を果たしており... -
【０から学ぶAI】第298回：異常検知（Anomaly Detection） 〜監視カメラ映像での異常検知技術を解説
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、映像データの解析について解説し、動画から情報を抽出するための様々な手法とその実装方法を紹介しました。映像解析は、監視カメラ、スポーツ解析、映像制作、自動運転など、幅広い分野で活用されていま... -
【０から学ぶAI】第297回：映像データの解析 〜動画から情報を抽出する手法を紹介
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、点群データの処理について解説し、3Dスキャンデータの取得方法やノイズ除去、メッシュ化といった基本的な処理手法について学びました。点群データは、自動運転や建築、VR/ARなど、幅広い分野で活用され... -
【０から学ぶAI】第296回：点群データの処理 〜3Dスキャンデータの扱い方を説明
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、3Dビジョンの基礎について解説し、深度情報を取得するための様々な方法（ステレオビジョン、LiDAR、ToFカメラなど）を紹介しました。これらの技術を用いることで、シーンや物体の立体情報を取得し、様々... -
【０から学ぶAI】第295回：3Dビジョンの基礎 〜深度情報を扱う方法を解説
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、コンピュータビジョンの評価指標について解説し、モデルの性能を評価するための精度（Accuracy）、IoU、mAPなどの指標を紹介しました。これらの指標を理解することで、コンピュータビジョンのタスクにお... -
【０から学ぶAI】第294回：コンピュータビジョンの評価指標 〜精度、IoU、mAPなどの指標を紹介
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、OpenPoseによる姿勢推定について解説し、人間の関節位置を特定して姿勢を解析する技術を学びました。OpenPoseはスポーツ解析やリハビリ支援、エンターテインメントなど、幅広い分野で活用されています。... -
【０から学ぶAI】第293回：OpenPoseによる姿勢推定 〜人間の関節位置を推定する方法を説明
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、顔認識の基本について解説し、顔検出と認識の手法について学びました。顔認識技術は、セキュリティや認証、ソーシャルメディアでの応用が広がっています。 今回は、AIによる姿勢推定（Pose Estimation）... -
【０から学ぶAI】第292回：顔認識の基本 〜顔検出と認識の手法を解説
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、スタイル変換（Style Transfer）について、画像の内容を保持しつつ、別の画像のスタイルを適用する技術を紹介しました。スタイル変換は、アートやデザインの分野で非常に注目されている技術で、写真を絵... -
【０から学ぶAI】第291回：スタイル変換（Style Transfer） 〜画像のスタイルを変える技術を紹介
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、GANを用いた画像生成について解説し、生成的敵対ネットワークの基本原理や実装例、応用について学びました。GANは、画像の生成やスタイル変換にとどまらず、多くの分野で応用されています。 今回は、画... -
【０から学ぶAI】第290回：GANを用いた画像生成 〜生成的敵対ネットワークの応用を説明
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、U-Netの実装について解説し、医療画像のセグメンテーションモデルとしての役割やその実装方法を学びました。U-Netは、画像の細かいピクセル単位での分類に優れたモデルで、医療や自動運転などの分野で高... -
【０から学ぶAI】第289回：U-Netの実装 〜医療画像で使われるセグメンテーションモデルを解説
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、セグメンテーションの基本について解説し、画像をピクセル単位で分類する手法の概念とその応用について学びました。セグメンテーションは、画像解析において重要な役割を果たし、特に医療や自動運転など... -
【０から学ぶAI】第288回：セグメンテーションの基本 〜画像をピクセル単位で分類する手法を紹介
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、SSD（Single Shot MultiBox Detector）を使った物体検出モデルの仕組みと実装方法について解説しました。SSDは、画像を一度のパスで処理し、複数のスケールで物体を検出することで、リアルタイム性と精... -
【０から学ぶAI】第287回：SSD（Single Shot MultiBox Detector） 〜物体検出モデルの一種を説明
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、YOLOv3を使ったリアルタイム物体検出の実装方法を解説しました。YOLOv3は、一度のパスで画像全体の物体を検出することで、高速でリアルタイムな物体検出が可能な手法です。 今回は、SSD（Single Shot Mu... -
【０から学ぶAI】第286回：YOLOv3の実装 〜リアルタイム物体検出モデルの構築方法を解説
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、物体検出の基礎について解説しました。R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSDなどの代表的な物体検出手法について、それぞれの特徴とアプローチを学びました。特に、YOLO（You Only Look Once）は... -
【０から学ぶAI】第285回：物体検出の基礎 〜画像内の物体を検出する技術を紹介
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Fine-tuningについて解説し、事前学習済みモデルの一部を再学習させて特定のタスクに最適化する方法を紹介しました。Fine-tuningは、転移学習の利点を活かしつつ、さらにモデルの精度を高めるための重要...
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