深層学習を用いた画像セグメンテーション入門

概要

本講座のテーマは Semantic Segmentation (セマンティックセグメンテーション) です。
講座内では、Semantic Segmentation の代表的なアルゴリズム(U-Net)を解説しながら、PyTorchを用いた実装をハンズオン形式で行います。
対象者は「ディープラーニングで画像の分類まではできるけど、更に発展した画像認識を行いたい」方です。

Semantic Segmentation は近年のディープラーニングの発展によって急速に成長している研究分野です。
本講座では、主に代表的なモデルである U-Net の理論を解説します。
Python によるコード実践もすることで、実際の画像認識で活きるスキルを身につけることができます。

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】

必須条件

・Pythonの基本文法への理解（if文，for文，関数など）

・深層学習を用いた画像認識を行った経験がある(使用ライブラリ・データセットは不問)

推奨条件

・Pytorchを使ったことがある。

※本講座は、動画復習対応講座でございます。受講した翌日から1週間、動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いです！

※当日はハンズオン形式で進めていきますので，Python3をインストールしたPCをご持参ください．また講座はJupyter notebookを用いて進行しますのでこちらもインストールを推奨いたします．

この講座で得られること

• Semantic Segmentation の概要把握
• 代表的なモデル (U-Net) の理解
• 画像認識における実践的なコーディングスキル

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

カリキュラム

• Semantic Segmentation とは
• 損失関数
• U-Net 解説
• U-Net 実装
• 他モデルの紹介

※当日予告なく内容が変更になる可能性がございます。

こんな人にオススメ

・より高度な画像認識を行いたい方

・深層学習によるセグメンテーション技術を学びたい方

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします．

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。

・numpy

・pandas

・matplotlib

・sklearn

・PyTorch

また，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です．

講師

中西航平
モバイル端末向けCNNモデルの研究に従事。
小学2年生の時にPCに触れて以来PC関連知識の吸収、アウトプットが趣味であり機械学習、画像認識等の研究分野以外にもiOS/Androidアプリ開発、AR/VR開発、強化学習などにも精通。画像認識関連講座の講師・教材作成を担当する。

（オンライン受講、復習用動画は別講師の可能性があります。）

領収書について

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受付・入場時間

開始の10分前から

※なるべく5分前までにお入りください。

※途中参加も可能です。

❇︎オンライン受講でお申し込みいただいた方は、セミナールームにてご参加いただくことはできません。ネット環境のある場所での受講をお願いいたします。

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・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。

・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

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全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。
統計学や機械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。