AIによる「物体検出」を学ぼう！【PyTorch+Colab】 -ディープラニングにより特定する物体の位置、種類-

『AIによる「物体検出」を学ぼう！』は、人工知能（AI）を使った画像中の物体検出について学ぶ講座です。

フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で画像中の物体を検出します。

人工知能・機械学習技術の中でも、近年注目されているのが「ディープラーニング」で、第3次AIブームの主役となっています。

物体検出は画像の中から特定の物体の位置と種類、個数を特定する技術ですが、ディープラーニングによる物体検出は自動運転やスマートフォンによる顔認識など様々な場面で利用されています。

本講座では、Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、DETRなどのディープラーニングベースの物体検出技術を学び、Pythonのコードで実装します。

物体検出をうまく利用すれば、従来人間しかできなかったタスクの自動化が可能です。

Pythonのコードを書きながら、AIによる物体検出技術を楽しく学んでいきましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

講座の内容は以下の通りです。

Section1. AIによる物体検出の概要

→ AIによる物体検出の概要、開発環境、CNNについて学びます。

Section2. Faster R-CNNによるシンプルな物体検出

→ Faster R-CNNにより、物体検出をシンプルに実装します。

Section3. SSD、RetinaNetによる物体検出

→ 高精度を発揮する実用的な物体検出技術、SSDおよびRetinaNetについて学びます。

Section4. Transformerを利用した物体検出（DETR）

→ 「Transformer」が導入された物体検出技術、DETRについて解説します。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。

Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。