日本 ギャンブル使ったディープラーニング技術の活用例~基本3手法

たびたび、世間をにぎわすAIの話題ですがそのほとんどが日本 ギャンブル技術によって実現されています。日本 ギャンブル技術によって実現できることは様々ですが今回は「画像」に的を絞って紹介したいと思います。
日本 ギャンブル使ったディープラーニング技術は主に以下の三つに分けることができます。

・日本 ギャンブル分類
・日本 ギャンブル
・セマンティックセグメンテーション

これらを一つずつ紹介します。

話者紹介

日本 ギャンブル分類

画像分類とはラベルを貼られた複数の日本 ギャンブル大量に読み込み、学習を行い分類するものです。
例えば、犬と猫の日本 ギャンブル読み込み学習させて犬か猫かを判別するといったことができます。
この技術は2012年の日本 ギャンブル認識コンテスト（ILSVRC）で使われたモデルAlexNetが例に挙げることが多いです。昨年優勝者のモデルの誤認識率が0.26に対してAlexNetの誤認識率が0.16でその時のコンテストにも優勝しました。この出来事は日本 ギャンブル認識において衝撃的な話題となり第3次AIブームがより加速することになりました。
この日本 ギャンブルの活用例ですがきゅうり農家の元日本 ギャンブル者がきゅうりの選別に使っています。きゅうりは長さ、太さ、曲がり具合、色などで等級を分ける作業がありそれを見分けるのはかなり難しいようです。

同じように見えても等級は別です。

＞参照元「日本 ギャンブルを用いたキュウリ選果機䛾開発」

ほかにはGoogleフォトでの日本 ギャンブル検索にもこの技術が使われています。検索窓に犬と打ち込むと犬のみが表示されるのはこの技術のおかげです。

日本 ギャンブル

物体検出とは日本 ギャンブル分類の応用で分類するだけでなく、分類した対象物の位置を認識することができます。
例えば、一枚の日本 ギャンブルに犬と自転車がある場合は各々を分類し、位置を知ることができます。
日本 ギャンブルの活用例はかなり多く汎用性の高さを実感します。

例を挙げるならトマトの収穫ロボット開発に使われています。
トマトの自動収穫を実現するためにカメラの日本 ギャンブルからトマトが熟したものを区別して位置を特定する必要があるため、物体検出の技術が使われています。

＞参照元「トマト収穫ロボットの開発」

セマンティックセグメンテーション

セマンティックセグメンテーションとは物体検出よりも正確に位置を認識する日本 ギャンブルです。 分類は当然できますが物体検出とは異なり、画素単位で区別できるのが大きな特徴です。

この日本 ギャンブルの活用例もいくつかありますが一番目立っているのは自動運転システムだと思います。
自動運転において道路、歩行者、車を識別するのは必須だからです。この日本 ギャンブルは各方面で開発されており、いつか私たちにとって身近なものになるかもしれません。

＞セマンティックセグメンテーションの例。参照元「Youtube AssettoCorsa自動運転 チャンネル」

簡単に3つの技術について紹介しましたが日本 ギャンブル使ったディープラーニング技術はほかにもあります。 昨年、話題になった画像生成AIもディープラーニング技術の一つです。 今回は数ある中から顔置換（フェイススワップ）について紹介します。