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説明

オブジェクト検出は、コンピューター ビジョンの重要なタスクです。コンピュータが重すぎて持ち運べなかった時代からさかのぼる、素晴らしい開発の歴史があります。物体検出は、軍事アプリケーション、都市計画、環境管理などの幅広いアプリケーションの進化的なステップです。とはいえ、オブジェクトのスケールと外観が異なるため、これは困難な作業です。

このコースは、Coursera、Udemy、edX などで基礎知識を既に習得している方や、機械学習の別の分野で専門知識を広げたい方向けの学習の次のステップとして設計されました。理論と実践的な知識の間のギャップを埋めることで、実際のプロジェクト、マスターコンピュータービジョン、および画像処理の準備が整い、コース修了から数か月以内により良い仕事を得ることができます.

これは、開発者から開発者まで作成され、コンピューター ビジョン分野におけるオブジェクト検出タスクの深い理解を提供します。コースのトピックでは、最新のオブジェクト検出アルゴリズムとモデルを開発する道筋を説明します。そのため、コンピューター ビジョン タスクにディープ ラーニング アーキテクチャを適用する方法を学習できます。この分野の研究を進め、より正確なソリューションを作成する方法を発見してください。コースのトピックには、単純なローカリゼーション モデル (座標とマスクに基づく)、シングル シュート ネットワーク (Yolo、SSD)、および地域提案ネットワーク (Faster RCNN、Mask RCNN) が含まれます。