MACHINE PERCEPTION AND ROBOTICS GROUP

機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

・枝刈りとは？　・Unstructured Pruning　・CNNを対象としたStructured Pruning　・Transformerを対象としたStructured Pruning

・自己教師あり学習とは？　・自己教師あり学習の評価方法　・CNNを対象とした自己教師あり学習：様々なPretextタスク，対照学習　・ViTを対象とした自己教師あり学習：対照学習，Masked Image Modeling

1章 はじめに　2章 ILSVRCで振り返るCNNの進化　3章 最新のCNN改良手法　4章 各モデルの精度および処理速度の検証　5章 まとめ

1章 はじめに　2章 動画像からの特徴抽出　3章 予測手法　4章 経路予測に用いられるデータセット　5章 定量的な評価指標　6章 おわりに

ディープラーニングについて，基礎となるニューラルネットワークから最近の手法．ツールの使い方についてまとめています．

Computer Vision with processing : object detection, tracking, mapping

山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘, "画像からの統計的学習手法に基づく人検出", 電子情報通信学会論文誌, Vol. J96-D, No.9, pp. 2017-2040, 2013.

藤吉弘亘, “People Image Analysisにおける動作認識技術”, 電子情報通信学会誌 95(5), 416-421, 2012-05-0, 2012.

藤吉弘亘，安倍満，“局所勾配特徴抽出技術-SIFT以降のアプローチ-”，精密工学会誌 77(12)，pp1109-1116，2011．

藤吉弘亘，“画像局所特徴量SIFTと最近のアプローチ”，人工知能学会誌 25(6)，753-760，2010．

坂下祐輔，藤吉弘亘，平田豊，“画像処理による３次元眼球運動計測”，JSEM 日本実験力学会特集号 ： 画像処理による生体評価 「解説記事」，Vol.6，No.3，pp236-243，2006.．