この章を学ぶ前に必要な知識
ポイント
- DeepLearningでよく見られる問題設定例についてまとめる
解 説
1.言語処理 | |
翻訳(Translation)
言語の翻訳 | 言語処理例1 |
2.画像処理 | |
画風変換 (StyleTransfer)
ゴッホの絵やある特定の絵の書き方を学び他のものに移す | 画像処理例1 |
画像変換(Image-to-Image Translation)
画像から画像へある特定のルールにしたがって変換する処理 | 画像処理例2 |
領域分割(Semantic Segmentation)
意味に基づいて入力画像の色の塗り分け分割を行い、各塗り分けた領域が"人"なのか"壁"なのかの分類を行う | 画像処理例3 |
画像分類(Image Classification)
ImageNetのような大量画像データを入力として各画像に写っているもので画像を分類する。 | 画像処理例4 |
VQA(Visual Question Answering)
画像と画像に関する質問を入力に回答する処理 | 画像処理例5 |
画像補完(Image Completion)
画像の欠けた部分、マスクされた部分を不自然に見えないように補完する処理 | 画像処理例6 |
画像ノイズ除去(Image Denoising/Inpainting)
画像に含まれるノイズを除去して自然な絵に変換する処理 | 画像処理例7 |
カラー化(Image Colorization)
白黒画像を入力に自然な絵になるようなカラー化を行う処理 | 画像処理例8 |
物体検出(Object Detection)
画像内に含まれる物体の名称とその領域を答える処理 | 画像処理例9 |
画像生成(Image Generation)
人間が見ても違和感のない画像を生成する | 画像処理例10 |
姿勢推定(Human Pose Estimation)
画像を入力に人間の姿勢を検出する処理 | 画像処理例11 |
キャプション生成(Image Captioning)
画像を入力に自動で説明をつける処理 | 画像処理例12 |
3.その他 | |
３次元復元(3D Reconstruction)
３次元データの生成を行う処理. | その他1 |
この章を学んで新たに学べる
Comments
