DeepLearningの画像認識適用例

DeepLearningを画像データに適用した例を紹介します. 画像に対して、認識、分類、生成、分割等々様々な目的の学習をさせます。

この章を学ぶ前に必要な知識

ポイント

画像を使ったDeepLearningの例を紹介します。画像を識別、分割、生成など使われ方は様々です。	画像適用例紹介導入
1.画像から何かを検出
	画像の中に写っている物体を常に検出してその場所と分類結果を表示しています。技術としては、Fast Rcnn, Faster Rcnn, Yolo, SSD等があります.
	画像の写っているものの領域を分割してそれぞれのクラスを求める
2.画像をある目的で変換
	画像を入力にして画像を出力する例左の技術はpix2pixと呼ばれる汎用的な画像変換
	別の方法による画像から画像への変換、各列で左側が入力画像で右側が出力画像
	写真を絵画っぽく画風の変換が行われている例
	画像のカラー変換
3.ある情報から画像生成
	テキストから画像を生成. 一番上が人間が書いた文章.それにあったような絵をDeepLearningに出力されている
	絵の画像をたくさん学習させてランダムに出力した例 (https://github.com/mattya/chainer-DCGANより引用)
	画像の足し算引き算
4.画像から別の情報を生成
	きゅうりの識別
	人間の姿勢と位置検出
	画像からキャプションを自動生成
	与えた画像に関する質問をして答えを出すように訓練した例