Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ 画像分類入門 [ チーム・カルポ ]
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チーム・カルポ 秀和システムビジョントランスフォーマーサイシンシーエヌエヌアーキテクチャガゾウブンルイニュウモン チームカルポ 発行年月：2024年10月18日 予約締切日：2024年10月17日 ページ数：740p サイズ：単行本 ISBN：9784798072852 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ー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） 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。
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