画像処理特化コース
- 講座レベル3
- ITSS+
講座情報
ディープラーニングの中でも汎用性の高い画像領域に特化したコース。セグメンテーションと物体検出を理論と実装を、実現場の事例を用いて丁寧に説明します。
【学習内容】
■画像処理の全体像
・セグメンテーションとは
・アップサンプリングとパラメータ削減
・モデルの歴史
・セマンティックセグメンテーションの課題
■Semantic Segmentation
・Encoder-Decoder 構造 (FCN, SegNet, U-Net)
・labelme を用いたアノテーション実装
・U-Net の実装と性能改善
・演習課題
■Object Detection (Two-Stage-Model)
・物体検出とは
・基本技術 (Bounding Box, IoU, mAP)
・モデルの歴史 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, RPN)
■Object Detection (One-Stage-Model)
・モデルの歴史（SSD, YOLO, YOLOv3）
・アノテーション（VoTT, labelImg）
・SSD 実装
・YOLO とその他のデータ拡張
・演習課題
【学習内容】
■画像処理の全体像
・セグメンテーションとは
・アップサンプリングとパラメータ削減
・モデルの歴史
・セマンティックセグメンテーションの課題
■Semantic Segmentation
・Encoder-Decoder 構造 (FCN, SegNet, U-Net)
・labelme を用いたアノテーション実装
・U-Net の実装と性能改善
・演習課題
■Object Detection (Two-Stage-Model)
・物体検出とは
・基本技術 (Bounding Box, IoU, mAP)
・モデルの歴史 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, RPN)
■Object Detection (One-Stage-Model)
・モデルの歴史（SSD, YOLO, YOLOv3）
・アノテーション（VoTT, labelImg）
・SSD 実装
・YOLO とその他のデータ拡張
・演習課題
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 15時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 完全オンライン制 |
受講対象者
・ディープラーニングの基礎を習得した後の学習指針が欲しい方
・画像領域の独学での学習に挫折してしまった方
・業務で使用しているため、理論の理解が必要になった方
学習できるデジタルスキル・知識
・画像データの応用分野である、物体検出とセグメンテーション。
・実践的テクニックである、転移学習とファインチューニングの実装方法。
必要となる前提知識
ディープラーニングハンズオンコース
