| 学習内容 | 1. イントロダクション
2. Semantic Segmentation とは
3. 体験してみよう
4. 基本技術
- アップサンプリング
- パラメータ削減
5. モデルの歴史
6. annotation (labelme)
7. U-Net の実装
- データ準備
- 学習・評価
- 性能改善
8. Semantic Segmentation 演習課題
9. Object Detection とは
10. 体験してみよう
11. 基本技術
- Bounding Box
- Intersection over Union (IoU)
- Non-maximum Suppression
- mean Average Precision (mAP)
12. モデルの歴史
- Two Stage Model
- One Stage Model
13. annotation (VoTT, labelImg)
14. SSD 実装
- データ準備
- 学習・評価
- 性能改善
15. YOLO とその他データ拡張
16. Object Detection 演習課題 |