まとめ

PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

学んだこと

1. CNNによる画像分類

  • 二値分類
  • 多クラス分類
  • 畳み込みニューラルネットワーク
  • 事前学習モデルの活用

二値分類

PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning

学んだこと

2. 物体認識

  • バウンディングボックス
  • モデル: R-CNN、Faster R-CNN
  • NMS（非極大抑制）
  • 評価: IoU

バウンディングボックスの座標

PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning

学んだこと

3. 画像セグメンテーション

  • セグメンテーションマスク
  • インスタンス分割: Mask R-CNN
  • セマンティック分割: U-Net
  • パノプティック分割

パノプティックセグメンテーション

PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning

学んだこと

4. GANによる画像生成

  • 基本的なGAN
  • DCGAN（Deep Convolutional GAN）
  • 学習
  • 評価: FID

GANで生成したポケモン画像の例。

PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning

おめでとうございます。ご健闘をお祈りします！

PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning

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