CTC教育サービスはコラム「はじめての機械学習とディープラーニング ＞ 第3回 ディープラーニングと画像識別の仕組み」を公開しました。
＃＃＃
画像識別分野の発展
ディープラーニングの仕組みが確立したことにより、画像認識分野も大きく発展しました。画像認識で使用されるニューラルネットワークを、畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）と呼びます。
私たちが撮影した写真が、顔認識されてグルーピングされたり、写っている内容に応じて自動タグ付けされたり、写りこんだ文字をテキストとして認識したり...こういった経験、ありますよね。これらはCNNと、その応用の技術により成り立っているのです。
CNNの仕組み（畳み込み層）
CNNでは画像処理のために、畳み込み層とプーリング層を採用しています。
畳み込み層は、画像の特徴を抽出する役割があります。
例えば手書きの「2」という文字を数字の「2」として認識させる場合、何が課題になるでしょうか。同じ「2」でも書き文字であれば完全に一致する事はまずありませんし、似た様な「7」とも分けて識別しなければいけません。
そこで、「2」を検出できるようなフィルタを使い、畳み込みを行います。
この続きは以下をご覧ください
(リンク »)
画像識別分野の発展
ディープラーニングの仕組みが確立したことにより、画像認識分野も大きく発展しました。画像認識で使用されるニューラルネットワークを、畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）と呼びます。
私たちが撮影した写真が、顔認識されてグルーピングされたり、写っている内容に応じて自動タグ付けされたり、写りこんだ文字をテキストとして認識したり...こういった経験、ありますよね。これらはCNNと、その応用の技術により成り立っているのです。
CNNの仕組み（畳み込み層）
CNNでは画像処理のために、畳み込み層とプーリング層を採用しています。
畳み込み層は、画像の特徴を抽出する役割があります。
例えば手書きの「2」という文字を数字の「2」として認識させる場合、何が課題になるでしょうか。同じ「2」でも書き文字であれば完全に一致する事はまずありませんし、似た様な「7」とも分けて識別しなければいけません。
そこで、「2」を検出できるようなフィルタを使い、畳み込みを行います。
この続きは以下をご覧ください
(リンク »)
本プレスリリースは発表元企業よりご投稿いただいた情報を掲載しております。
お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。
お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。
