物体検出とは？14:35
画像分類と物体検出の違い・難しさについて説明します
問題：SSDについての確認問題2:04
SingleShotMultiboxDetectorの従来の手法と比較した特徴についての確認問題です
colabでChainerのSSDを動かしてみよう17:07
環境構築の不要なGoogleのColab上で、ChainerのSSD学習済みモデルを使って物体検出を試してみましょう
colabでTensorflowのSSDを動かしてみよう123:54
環境構築の不要なGoogleのColab上で、TensorflowのSSD学習済みモデルを使って物体検出を試してみましょう
colabでTensorflowのSSDを動かしてみよう217:10
環境構築の不要なGoogleのColab上で、TensorflowのSSD学習済みモデルを使って物体検出を試してみましょう

本セクションの概要説明2:30
SSDの学習についてのセクションの概要です
SSD学習の流れ2:37
SSDの学習の概要について説明します
損失関数を見てみよう6:36
SSDの損失関数の中身を説明します
SSD学習のときのポイント4:40
SSDの学習に関するまとめです
SSDモデルの学習〜Chainer編 (1)22:26
ChainerCVのSSDモデルを使ってAWS上で学習を実際に実行してみましょう
SSDモデルの学習〜Chainer編 (2)26:05
ChainerCVのSSDモデルを使ってAWS上で学習を実際に実行してみましょう
独自データを使ってSSDを学習してみよう (1)24:16
独自のデータセットでSSDを学習させる方法を見てみましょう
独自データを使ってSSDを学習してみよう (2)16:29
独自のデータセットでSSDを学習させる方法を見てみましょう
SSDモデルの学習〜Tensorflow編 (1)23:50
Tensorflow ObjectDetectionAPIのSSDモデルを使ってAWS上で学習を実際に実行してみましょう
SSDモデルの学習〜Tensorflow編 (2)10:25
Tensorflow ObjectDetectionAPIのSSDモデルを使ってAWS上で学習を実際に実行してみましょう

Requirements

Description

業界で有名な３講師による実践的なディープラーニング講座です。多くのタスクにおいて必要となる物体検出をていねいに解説します。

本や入門講座などでディープラーニングを学んだもののそこから一歩進めない方に、次のステップをレクチャーします。

自分で学習データを作成し、それを用いた学習ができるようになるので、自分のビジネスへ活用が可能です。

理論面は図を用いて詳しく解説します。コーディングではTensorflowやChainerを用いますが、実際にコーディングしているところを見せながら詳しく解説します。

シェルの簡単な操作とディープラーニングの初歩的な理解を前提としています。