あらまし

【画像認識】深層学習が変えた画像認識へのアプローチ

藤吉　弘亘 平川　翼 山下　隆義 

Vol.105 No.5pp.364-370

発行日:2022/05/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:特集　深層学習は情報・システムの研究をどう変えたか

専門分野:

キーワード:
深層学習, 特徴表現, 自己教師あり学習, CNN, Vision transformer, 

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あらまし:
2000年代は，画像局所特徴量としてSIFTやHOGのように研究者の知見に基づいて設計するハンドクラフト特徴が研究され，ハンドクラフト特徴と機械学習を組み合わせることで，顔検出が代表するように画像認識技術の実用化が進んだ．2012年に深層学習モデルのCNNは一般物体認識のコンテストで圧倒的な成績を収めた以降，画像認識の様々なタスクでの利用が進んでいる．本稿では，画像認識における深層学習前後において手法がどのように変化したかを，特徴表現の観点からその効果と合わせて解説する．

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