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書誌情報サマリ

書名

DETR<DEtection TRansformer>&最新・物体検出アーキテクチャ入門　 ViT CenterNet Pix2Seqを活用した実践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
著者名ヨミ チーム カルポ
出版者 秀和システム
出版年月 2025.7

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No. 所蔵館 資料番号 請求番号 資料種別 配架場所 帯出区分 状態 貸出
1 千里210851622007.1/ﾃﾞ/一般図書成人室　在庫  ○

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画像処理　深層学習

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1003001069789
書誌種別 図書
書名 DETR<DEtection TRansformer>&最新・物体検出アーキテクチャ入門　 ViT CenterNet Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング 　
書名ヨミ ディーイーティーアール ディテクション トランスフォーマー アンド サイシン ブッタイ ケンシュツ アーキテクチャ ニュウモン
副書名 ViT CenterNet Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング
副書名ヨミ ヴイアイティー センターネット ピクスツーシーケンス オ カツヨウ シタ ジッセン 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
著者名ヨミ チーム カルポ
出版者 秀和システム
出版年月 2025.7
ページ数 795p
大きさ 24cm
ISBN 4-7980-7406-1
ISBN 978-4-7980-7406-1
分類記号 007.13
内容紹介 物体検出の代表的モデルDETR(DEtection TRansformer)の推論処理を中心に、実装方法を重点的に解説した入門書。サンプルファイルのダウンロードサービス付き。
件名1 画像処理
件名2 深層学習

(他の紹介)内容紹介 Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを用いた代表的検出モデル「ＤＥＴＲ」を中心に、ＶｉＴ（Ｖｉｓｉｏｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）による物体領域の検出、「ＣｅｎｔｅｒＮｅｔ」による中心点予測型の検出、言語生成型アプローチである「Ｐｉｘ２Ｓｅｑ」、さらには「ＲｅｔｉｎａＮｅｔ」などのＣＮＮ系アーキテクチャまで幅広くカバー、近年の物体検出分野の主要モデルを比較・理解しながら習得できます。全編にわたり、「Ｋｅｒａｓ」（一部対応）と「ＰｙＴｏｒｃｈ」の両ライブラリに対応しており、モデルの構築、推論、可視化、バックボーン（ＲｅｓＮｅｔ１０１／１５２）の変更や、ＣＯＣＯデータセットを用いた大規模推論処理の実装までを丁寧に解説しました。画像分類のその先…「どこに、何があるのかを検出する」という実践的課題に挑むすべての人におすすめの一冊です。
(他の紹介)目次 １章　開発環境について
２章　ＶｉＴモデルによる物体領域の検出（Ｋｅｒａｓ）
３章　ＶｉＴモデルによる物体領域の検出（ＰｙＴｏｒｃｈ）
４章　ＣｅｎｔｅｒＮｅｔによる物体領域の検出（ＰｙＴｏｒｃｈ）
５章　ＤＥＴＲモデルによる物体検出（ＲｅｓＮｅｔ‐１０１）
６章　ＲｅｓＮｅｔ‐１５２をバックボーンとするＤＥＴＲによる物体検出
７章　ＣＯＣＯトレーニングセットを使用した物体検出
８章　事前トレーニング済みＤＥＴＲモデルによる物体検出
９章　Ｐｉｘ２Ｓｅｑモデルを用いた物体検出（ＰｙＴｏｒｃｈ）
１０章　ＲｅｔｉｎａＮｅｔによる物体検出（Ｋｅｒａｓ）

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