物体Ⅴvs物体検出

物体検出と物体認識は,物体を識別するという点で類似した手法ですが,その実行方法が異なります。物体検出は，画像内内物质のをを见つけるプロセスです。ディーディーののプロセスです。ディーディーの含量，物体検出は物质の，画像内の位置のだけでなく，物体认识というで，物体认识のいうでで。これにより，同じ同じ画像内ででの物质をし，それらの位置を特定が可ことにに。

物体認識のテクニック

ディープラーニングを使用した物体認識

ディープラーニングは,物体認識の一般的な手法になっています。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などなどディープラーニングモデルを使用して,物体本来の特徴を自動的に学習することにより,その物体を識別できるようになります。たとえば,畳み込みニューラルネットワークは,数千もの学習用画像の解析を行い,猫と犬の違いを示す特徴を学習することによって,猫と犬を区別する方法を学習できます。

ディーディーを使使使物体认识认识を実は，2つのアプローチがあり。

• ゼロからモデルを学习：ゼロからディープニューラルネットワークの学習を行うには,非常に大きなラベル付きデータセットを収集して,特徴の学習とモデルの構築を行うネットワークアーキテクチャを設計します。このアプローチでは非常に優れた結果が得られますが,大量の学習データが必要であり,またCNNにおける層と重みの設定を行う必要があります。
• 事前学習済みのディープラーニングモデルを使用:多くのディープラーニングアプリケーションでは,事前学習済みのモデルの微調整を含む,転移学習ているため，この方法は时间がかず，より迅速に结果を出すことができことができ。

ディープラーニングにより高水準の精度が得られますが,正確に予測するには大量のデータが必要です。

機械学習を使用した物体認識

物体認識では機械学習もまた一般的な手法であり,ディープラーニングとは異なるアプローチが利用できます。機械学習を使用した一般的な例を次に示します。

• 猪特徴抽出とSVM機械学習モデルモデル使用し物体认识
• 冲浪や女士などの特徴を用いたBag-of-wordsモデル
• 顔や上半身などのさまざまな物体の認識に使用可能なViola-Jonesアルゴリズム

機械学習のワークフロー

标准的な机械学校のの法を使をし认识认识実行走行には，はじめに画像（またはまたは）ののをい，各画像の关键词ををします。たとえば，特点抽出ます。。

これらの特徴は機械学習モデルに追加され,別個のカテゴリに分割されてから,新しい物体の解析および分類に使用されます。

機械学習アルゴリズムと特徴抽出にはさまざまな手法があり,正確な物体認識モデルを作成するための多くの組み合わせが存在します。

物体認識に機械学習を使用することで,学習に最適な特徴と分類器の組み合わせを選択できる柔軟性が生まれます。最小限のデータで正確な結果を得ることができます。

物体認識における機械学習与ディープラーニング

物体認識の最適なアプローチは,アプリケーションと解決しようとする課題に応じて決まります。多くの場合,特に,物体のクラスを区別するために画像のどの特性/特徴を使用するべきか明らかな場合には,機械学習が効果的な手法となり得ます。

機械学習かディープラーニングを選択する際にまず考慮すべきことは,強力なGPUがあるかどうかと多くのラベル付き学習画像があるかどうかです。この質問のどちらかがいいえの場合,機械学習が最適な手法と言えるでしょう。ディープラーニングは、多くの画像がある場合によく動作し、GPU によってモデルの学習に必要な時間を短縮しやすくなります。

その他の物体認識の方法

アプリケーションによっては,その他のより基本的な物体認識のアプローチでも十分な場合があります。

• テンプレートマッチング——小さな画的像,つまりテンプレートを使用して,大きな画像内で一致する領域を探します。
• 画像のセグメンテーションとblob解析——サイズ,色または形状などの簡単な物体のプロパティを使用します。

一般的に，画像セグメンテーションなどの単なアプローチ使使し物质をできるできるはは始めるの越したたことありありませこれに越したことありませませにによりによりたやありませもの习越したた数ませもの习习によりや数复雑千もの习习や复雑复雑ソリューションが不成な强固ソリューションが得られます。

わずか数行のMATLAB^®コードでためためのためのますのすることができます。

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1. 専門領域の知識を使い,データサイエンスはMATLABで学習:

   MATLABを使用して,機械学習やディープラーニングの専門知識を学び,経験を積むことで,より学習が実践的になり,活用できるようになります。MATLABにより、対象領域の専門知識を持つ担当者が物体認識モデルを作成できるようになるため、業界や専門分野について必ずしも詳しくないデータサイエンティストにタスクを依頼する必要がなくなります。

2. アプリを使用してデータにラベルを付け,モデルを作成

   MATLABにより,最低限のコードで機械学習モデルやディープラーニングモデルを作成できます。

   分類学習アプリを使用すると,機械学習モデルをすばやく作成して,別の機械学習アルゴリズムと比較できます。コードを記述する必要はありません。

   イメージラベラーアプリを使用すると,ディープラーニングモデルの学習とテストのために,静止画内の物体に対話的にラベルを付けたり,動画内の真値ラベリングを自動化することができます。この対話的かつ自動化されたアプローチは,結果の向上と時間短縮につながります。

3. 物体認識のワークフローをひとつに統合

   MATLABは,複数の領域を単一のワークフローに統合することができます。MATLABでは、単一の環境でアイデアの検討とプログラミングを行うことができます。ディープラーニングや機械学習だけでなく、これらのアルゴリズムとよく組み合わせられるロボット、コンピュータビジョンおよびデータアナリティクスなどのさまざまな領域のためのツールや機能を提供します。

MATLABは，エンタープライズエンタープライズ，クラスター，クラウドおよび组み込みデバイスのモデルの配を自动化しし。