主要内容

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認識,オブジェクト検出,およびセマンティックセグメンテーション

特徴量を使用した認識,分類,セマンティックイメージセグメンテーション,オブジェクト検出,ならびにCNN, YOLO v2,意思SSDを使用した深層学習オブジェクトの検出

计算机视觉工具箱™では,イメージの分類,オブジェクトの検出,セマンティックセグメンテーション,および認識のために,次のようないくつかの方法がサポートされます。

  • 深層学習と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

  • 包的功能

  • テンプレートマッチング

  • ブロブ解析

  • Viola-Jonesアルゴリズム

CNNはよく使用される深層学習アーキテクチャで,イメージデータから直接,使用可能な特徴表現を自動的に学習します。は袋功能,イメージの特徴を,イメージの分類と検索に適したコンパクトな表現に符号化します。テンプレートマッチングは、小さいイメージまたはテンプレートを使用して、大きいイメージ内のマッチする領域を見つけます。ブロブ解析では、セグメンテーションとブロブのプロパティを使用して関心のあるオブジェクトを識別します。Viola-Jones アルゴリズムは Haar-like 特徴と分類器のカスケードを使用して、顔、鼻、目などのオブジェクトを識別します。この分類器を学習させて、他のオブジェクトを認識できるようにすることができます。

主要なトピック

注目の例

SSD深層学習を使用したオブジェクト検出

SSD深層学習を使用したオブジェクト検出

深層学習ネットワークアーキテクチャを使用して,SSDマルチボックスオブジェクト検出器に学習させます。
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YOLO v3意思深層学習を使用したオブジェクトの検出

YOLO v3意思深層学習を使用したオブジェクトの検出

你只看一次バージョン3ネットワークを使用して,オブジェクトを検出します。
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YOLO v2意思深層学習を使用したオブジェクトの検出

YOLO v2意思深層学習を使用したオブジェクトの検出

“You-Only-Look-Once”(YOLO)意思v2深層学習手法を使用してオブジェクト検出器に学習させる。
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3次元点群内のオブジェクトを分類するための分類ネットワークの学習

3次元点群内のオブジェクトを分類するための分類ネットワークの学習

3次元点群内のオブジェクトを分類するために,分類ネットワークの学習を行います。
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事前学習済みのONNX YOLO v2意思オブジェクト検出器のインポート

事前学習済みのONNX YOLO v2意思オブジェクト検出器のインポート

事前学習済みのYOLO v2意思オブジェクト検出器をONNX深層学習フレームワークからインポートします。
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深層学習を使用したセマンティックセグメンテーション

深層学習を使用したセマンティックセグメンテーション

この例では,深層学習を使用してセマンティックセグメンテーションネットワークの学習を行う方法を説明します。
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深層学習を使用した体の姿勢の推定

深層学習を使用した体の姿勢の推定

OpenPoseアルゴリズムを使用した,1人以上の人物の体の姿勢の推定。
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深層学習を使用したビデオとオプティカルフローデータのアクティビティ認識

深層学習を使用したビデオとオプティカルフローデータのアクティビティ認識

ビデオのRGBデータとオプティカルフローデータを使用し,アクティビティ認識用のI3D(膨胀的3 d) 2ストリーム畳み込みニューラルネットワークに学習させる。
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