DeepLearningの問題設定例

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この章を学ぶ前に必要な知識
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要約

概要

DeepLearningでよく登場する問題設定についてまとめる。
ーポイントー
  • DeepLearningでよく見られる問題設定例についてまとめる

解  説

1.言語処理

翻訳(Translation) 言語の翻訳
言語処理例1

2.画像処理

画風変換 (StyleTransfer) ゴッホの絵やある特定の絵の書き方を学び他のものに移す
画像処理例1
画像変換(Image-to-Image Translation) 画像から画像へある特定のルールにしたがって変換する処理
画像処理例2
領域分割(Semantic Segmentation) 意味に基づいて入力画像の色の塗り分け分割を行い、各塗り分けた領域が"人"なのか"壁"なのかの分類を行う
画像処理例3
画像分類(Image Classification) ImageNetのような大量画像データを入力として各画像に写っているもので画像を分類する。
画像処理例4
VQA(Visual Question Answering) 画像と画像に関する質問を入力に回答する処理
画像処理例5
画像補完(Image Completion) 画像の欠けた部分、マスクされた部分を不自然に見えないように補完する処理
画像処理例6
画像ノイズ除去(Image Denoising/Inpainting) 画像に含まれるノイズを除去して自然な絵に変換する処理
画像処理例7
カラー化(Image Colorization) 白黒画像を入力に自然な絵になるようなカラー化を行う処理
画像処理例8
物体検出(Object Detection) 画像内に含まれる物体の名称とその領域を答える処理
画像処理例9
画像生成(Image Generation) 人間が見ても違和感のない画像を生成する
画像処理例10
姿勢推定(Human Pose Estimation) 画像を入力に人間の姿勢を検出する処理
画像処理例11
キャプション生成(Image Captioning) 画像を入力に自動で説明をつける処理
画像処理例12

3.その他

3次元復元(3D Reconstruction) 3次元データの生成を行う処理.
その他1
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