ＰｙＴｏｒｃｈによる物体検出

自動運転、医療分野の画像診断、工業製品の外観検査。多様な業界で活躍する技術、物体検出アルゴリズムをＰｙＴｏｒｃｈで実装しましょう。

PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう！
本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。
ディープラーニングは当初、物体の識別において従来手法を大きく上回る精度を出したことから注目されました（例：2012年の画像認識コンテストILSVRC）。ただし物体識別自体はどちらかといえば要素技術であるため、そのまま現実のシステムに応用することは多くありません。実際に必要とされるものは、多くの場合、物体識別を発展させた物体検出です。自動運転・外観検査・医療分野の画像診断など、どれも物体識別ではなく物体検出の技術が使われています。
本書は、PyTorchの使いかたを習得することと、物体検出の各種アルゴリズムを理解して自力でプログラムを作れるようになることを目的とします。前半はPyTorchについて解説し、後半は物体検出の代表的なアルゴリズムを解説しながら、PyTorchでの実装例を示します。

・ PyTorch（パイトーチ）とは？
2018年にFacebook が発表した、ディープラーニングのフレームワークです。世界的にユーザーが多く、GitHubで公開されるディープラーニングのプログラムもPyTorchで作られたものが多数存在します。
・ 物体検出とは？
画像認識の一分野で、画像から特定の物体の位置と、その物体のカテゴリ（クラスタ）を検出する技術です。

目次

第１章　ＰｙＴｏｒｃｈによるプログラミング（ニューラルネット
最急降下法と誤差逆伝播法
Ｄｅｆｉｎｅ‐ｂｙ‐ｒｕｎと自動微分　ほか）
第２章　物体検出アルゴリズムＳＳＤの実装（物体検出
ボックスの形式
デフォルトボックスとオフセット　ほか）
第３章　ＳＳＤに関連した話題（既存の画像識別モデルの利用
ＳＳＤのＤａｔａＬｏａｄｅｒ
ＳＳＤのＤａｔａ　Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ほか）
付録Ａ　プログラミング環境の構築（Ｗｉｎｄｏｗｓ）

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