Deep Learningを用いた画像認識技術に携わるにあたって読んだ書籍、論文、Web記事等。
随時更新中。
#書籍
| No. | category | name | おすすめ度 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Learning | Excelでわかるディープラーニング超入門 | ☆☆☆☆ | Deep Learning超初心者向け |
| 2 | Deep Learning | ゼロから作るDeep Learning 1 | ☆☆☆☆☆ | Deep Learningにかかわる人は必読 |
| 3 | Deep Learning | ゼロから作るDeep Learning 3 | ☆☆☆☆ | PyTorch, Tensorflow, Chainerなどのフレームワークの成り立ちを理解したい人向け |
#論文
| No. | category | name | おすすめ度 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 画像認識 | 物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向 | ☆☆☆☆☆ | |
| 2 | Siamese Network | High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection | ☆☆☆☆ | |
| 3 | Siamese Network | Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking | ☆☆☆☆ |
#Web記事
| No. | category | name | おすすめ度 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Neural Network | ニューラルネットワークと深層学習 | ☆☆☆☆☆ | なぜニューラルネットワークのモデルを使うことで認識ができるのか理解できる |
| 2 | 画像認識 | 機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ | ☆☆☆☆ | 画像認識技術の概要を簡潔に説明してくれる。マイナビの記事。 |
| 3 | Faster R-CNN | Faster R-CNNにおけるRPNの世界一分かりやすい解説 | ☆☆☆☆ | Faster R-CNNのわかりやすい解説 |
| 4 | SSD | 【機械学習】一般物体検知アルゴリズム SSD : 第1編 | ☆☆☆ | |
| 5 | SSD | 一般物体検知アルゴリズム Single Shot MultiBox Detector(SSD)をTensorflow v2で動くようにしつつ理解する | ☆☆☆ | |
| 6 | YOLO | 物体検出手法の歴史 YOLOの紹介 | ☆☆☆ | 物体検出の既存技術を簡潔に説明してくれている |
| 7 | YOLO | YOLO (You Only Look Once)：ディープラーニングによる一般物体検出手法 | ☆☆☆ | |
| 8 | CNN | 畳み込みニューラルネットを高速化するためのいろいろ | ☆☆☆ | |
| 9 | CNN | MobileNet(v1/2)、ShuffleNet等の高速なモデルの構成要素と何故高速なのかの解説 | ☆☆☆ | |
| 10 | CNN | pointwise convolution(1x1の畳み込み)で何をやっているか、概念を簡単に理解する | ☆☆☆ | |
| 11 | CNN | Depthwise convolution（dw畳み込み）の概念を理解する | ☆☆☆ | |
| 12 | CNN | grouped convolution(グループ化畳み込み)の概念を理解する | ☆☆☆ | |
| 13 | CNN | im2col徹底理解 | ☆☆☆ | im2colについて |
| 14 | Deep Learning | Deep learningで画像認識①〜Deep Learningとは？〜 | ☆☆☆ | ①に続いて②～④も読むとDeep Learningが良く理解できる |