資料詳細

  • 1 件中、 1 件目

【図書】 ＤＥＴＲ〈ＤＥｔｅｃｔｉｏｎ　ＴＲａｎｓｆｏｒｍｅｒ〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門

ＶｉＴ　ＣｅｎｔｅｒＮｅｔ　Ｐｉｘ２Ｓｅｑを活用した実践ディープラーニング・プログラミング --
チーム・カルポ ／著   -- 秀和システム -- ２０２５．７ -- ２４ｃｍ -- ７９５ｐ

資料詳細

タイトル ＤＥＴＲ〈ＤＥｔｅｃｔｉｏｎ　ＴＲａｎｓｆｏｒｍｅｒ〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門
副書名 ＶｉＴ　ＣｅｎｔｅｒＮｅｔ　Ｐｉｘ２Ｓｅｑを活用した実践ディープラーニング・プログラミング
著者名等 チーム・カルポ ／著  
出版 秀和システム ２０２５．７
大きさ等 ２４ｃｍ ７９５ｐ
分類 007.637
件名 画像認識 , 深層学習
注記 奥付のタイトル：ＤＥＴＲ＆最新・物体検出アーキテクチャ入門
注記 文献あり　索引あり
注記 サンプルデータダウンロード
要旨 Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを用いた代表的検出モデル「ＤＥＴＲ」を中心に、ＶｉＴ（Ｖｉｓｉｏｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）による物体領域の検出、「ＣｅｎｔｅｒＮｅｔ」による中心点予測型の検出、言語生成型アプローチである「Ｐｉｘ２Ｓｅｑ」、さらには「ＲｅｔｉｎａＮｅｔ」などのＣＮＮ系アーキテクチャまで幅広くカバー、近年の物体検出分野の主要モデルを比較・理解しながら習得できます。全編にわたり、「Ｋｅｒａｓ」（一部対応）と「ＰｙＴｏｒｃｈ」の両ライブラリに対応しており、モデルの構築、推論、可視化、バックボーン（ＲｅｓＮｅｔ１０１／１５２）の変更や、ＣＯＣＯデータセットを用いた大規模推論処理の実装までを丁寧に解説しました。画像分類のその先…「どこに、何があるのかを検出する」という実践的課題に挑むすべての人におすすめの一冊です。
目次 １章　開発環境について；２章　ＶｉＴモデルによる物体領域の検出（Ｋｅｒａｓ）；３章　ＶｉＴモデルによる物体領域の検出（ＰｙＴｏｒｃｈ）；４章　ＣｅｎｔｅｒＮｅｔによる物体領域の検出（ＰｙＴｏｒｃｈ）；５章　ＤＥＴＲモデルによる物体検出（ＲｅｓＮｅｔ‐１０１）；６章　ＲｅｓＮｅｔ‐１５２をバックボーンとするＤＥＴＲによる物体検出；７章　ＣＯＣＯトレーニングセットを使用した物体検出；８章　事前トレーニング済みＤＥＴＲモデルによる物体検出；９章　Ｐｉｘ２Ｓｅｑモデルを用いた物体検出（ＰｙＴｏｒｃｈ）；１０章　ＲｅｔｉｎａＮｅｔによる物体検出（Ｋｅｒａｓ）
ISBN(13)、ISBN 978-4-7980-7406-1　　 4-7980-7406-3
書誌番号 1125017827
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1125017827

ページの先頭へ

所蔵

所蔵は 1 件です。現在の予約件数は 0 件です。

所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 Map 情報科学 10 007.6 一般書 利用可 - 2078132500 iLisvirtual

ページの先頭へ