Vision AI実装プログラミング キーポイント検出・姿勢制御・画像セグメンテーション・キャプショニング入門（秀和システム新社） [電子書籍]

Vision AI実装プログラミング キーポイント検出・姿勢制御・画像セグメンテーション・キャプショニング入門（秀和システム新社） の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）
  本書は、キーポイント検出・姿勢制御・画像セグメンテーション・キャプショニングを、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを軸に横断して学べる実装書です。単なるＡＰＩ呼び出しではなく、いちから（フルスクラッチで）コードを組み立てることを基本に、データ前処理、Ｄａｔａｓｅｔ／Ｃｏｌｌａｔｅ、学習ループ、損失と評価指標、学習率スケジューラまで、内部の仕組みが見える最小実装から丁寧に積み上げていきます。併せて実務での活用を重視し、一部は事前学習済みモデルを用いたファインチューニング（ｔｉｍｍのＶｉＴやＨｕｇｇｉｎｇ　Ｆａｃｅ　Ｈｕｂの重み、凍結・段階的解凍など）も扱います。これにより、「仕組みの理解」と「現場での応用力」を目指します。
  目次（「BOOK」データベースより）
  １章　開発環境について
  ２章　キーポイント検出（Ｋｅｒａｓ）
  ３章　キーポイント検出（ＰｙＴｏｒｃｈ）
  ４章　ＶｉＴＰｏｓｅスタイルモデルによるキーポイント検出
  ５章　ＶｉＴＰｏｓｅスタイルモデルによる姿勢推定
  ６章　セマンティックセグメンテーション（Ｓｅｍａｎｔｉｃ　Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）
  ７章　インスタンスセグメンテーション（Ｉｎｓｔａｎｃｅ　Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）
  ８章　パノプティックセグメンテーション（ファインチューニング版）
  ９章　画像キャプショニング
  出版社からのコメント
  Transformerベースの手法について、キーポイント検出、物体セグメンテーション、画像キャプショニングの実装方法を解説。
  内容紹介
  画像認識の分野において、近年急速に発展しているTransformerベースの手法とその派生モデルに焦点を当て、キーポイント検出、物体セグメンテーション、画像キャプショニングの実装方法を詳細に解説したのが本書です。好評の既刊『Vision Transformer/最新CNNアーキテクチャ画像分類入門』、最新刊の『DETR最新・物体検出アーキテクチャ入門』に続く第3弾となります。
  本書の特徴を以下となります。
  ・セグメンテーション実装を本格的に解説する入門書。 PyTorch×timmライブラリでデータ準備→学　習→推論→可視化までをコード中心に一気に学べます。
  ・4大タスクを網羅。キーポイント検出・姿勢制御・セグメンテーション・キャプショニングにおける共通パターンとタスクごとの差分を整理して理解できます。
  
  姿勢制御、セグメンテーション、キャプショニングにおけるCOCOデータのフルセットを用いた学習は、実務エンジニア／研究者／学生などの読者層におすすめです。
  著者について
  チーム・カルポ (チームカルポ)
  フリーで研究活動を行うかたわら、時折、プログラミングに関するドキュメント制作にも携わる執筆集団。Android/iPhoneアプリ開発、フロントエンドやサーバー系アプリケーション開発、コンピューターネットワークなど、近年はディープラーニングを中心に先端AI技術のプログラミング、および実装をテーマに、精力的な執筆活動を展開している。
  

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