画像処理特化コース

□ディープラーニングの基礎知識、PyTorchの基礎知識

1. イントロダクション

2. SemanticSegmentation とは

3. 体験してみよう

4. 基本技術
  - アップサンプリング
  - パラメータ削減

5. モデルの歴史

6. annotation（labelme）
  - annotation（labelme）

7. U-Netの実装
  - データ準備
  - 学習・評価
  - 性能改善

8. Semantic Segmentation 演習課題

9. ObjectDetectionとは

10. 体験してみよう

11. 基本技術
  - Bounding Box
  - Intersection over Union (IoU)
  - Non-macimum Suppression
  - mean Average Precision (mAP)

12. モデルの歴史
  - Two Stage Model
  - One Stage Model

13. annotation（VoTT、labellmg）

14. SSD実装
  - データ準備
  - 学習・評価
  - 性能改善

15. YOLO とその他データ拡張

16. Object Detection 演習課題