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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

Vision Transformer/最新CNNアーキテクチャ画像分類入門　PyTorch/Kerasライブラリによる実装ディープラーニング・プログラミング

著者名 チーム・カルポ／著
出版者 秀和システム
出版年月 2024.10
請求記号 0071/00794/

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1 鶴舞0238481451一般和書２階開架パソコン貸出中 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00794/
書名 Vision Transformer/最新CNNアーキテクチャ画像分類入門　PyTorch/Kerasライブラリによる実装ディープラーニング・プログラミング
著者名 チーム・カルポ／著
出版者 秀和システム
出版年月 2024.10
ページ数 738p
大きさ 24cm
ISBN 978-4-7980-7285-2
一般注記 ダウンロードサービス付
分類 0071
一般件名 画像処理 　 パターン認識
書誌種別 一般和書
内容紹介 画像認識における画像分類を中心テーマに、脱CNN「Vision Transformer」と革新的物体認識モデル群の理論的背景から、Pythonによる実装までを詳細に解説する。サンプルデータはダウンロード可能。
タイトルコード 1002410053240

要旨 脱ＣＮＮ「Ｖｉｓｉｏｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ」と革新的物体認識モデル群の理論的背景からＰｙｔｈｏｎによる実装までを詳細に解説！本書の中心となるテーマは、画像認識における画像分類です。画像分類は「画像がどのカテゴリに属するか」を判定するタスクであり、画像認識の中でも特に重要な役割を果たしています。自動運転、医療診断、監視システム、エンターテインメントに至るまで、画像分類技術の応用範囲は広大です。本書を通して画像分類モデルを活用した最先端の技術をお届けします。また本書では、すぐに実装していただけるよう、ＰｙＴｏｒｃｈやＫｅｒａｓを用いたプログラミングについても解説。ＶｉＴやＳｗｉｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒについては、ＰｙＴｏｒｃｈとＫｅｒａｓ両者の実装コードを掲載しました。
目次 １章　開発環境について
２章　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒによる画像分類モデルの実装（ＰｙＴｏｒｃｈ編）
３章　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒの性能を引き上げる
４章　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒによる画像分類モデルの実装（Ｋｅｒａｓ編）
５章　Ｓｗｉｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを用いた画像分類モデルの実装（ＰｙＴｏｒｃｈ編）
６章　Ｓｗｉｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを用いた画像分類モデルの実装（Ｋｅｒａｓ編）
７章　Ｔ２Ｔ‐ＶｉＴを用いた画像分類モデルの実装（ＰｙＴｏｒｃｈ）
８章　ＣｏＡｔＮｅｔを用いた画像分類モデルの実装（ＰｙＴｏｒｃｈ）
９章　ＢｏＴＮｅｔを用いた画像分類モデルの実装（ＰｙＴｏｒｃｈ）
１０章　ＥｄｇｅＮｅＸｔを用いた画像分類モデルの実装（ＰｙＴｏｒｃｈ）
１１章　ＣｏｎｖＭｉｘｅｒを用いた画像分類モデルの実装（Ｋｅｒａｓ）
１２章　ＧＣＶｉＴを用いた画像分類モデルの実装（Ｋｅｒａｓ）
１３章　ＣｏｎｖＮｅＸｔを用いた画像分類モデルの実装（ＰｙＴｏｒｃｈ）
１４章　ＭＶｉＴを用いた画像分類モデルの実装（ＰｙＴｏｒｃｈ）


内容細目表：

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