コンピュータビジョンを学ぶための81ページのガイド

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クラスメイト、君はコンピュータービジョンの落とし穴に落ちてしまったと聞いたよ。

おめでとうございます。今では、細心の注意を払ってケアできる 81 ページの CV 成長ガイドがあります。

Pythonのインストール、OpenCVのインストール、ディープラーニングの入門から、顔認識、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどのさまざまな応用まで、チュートリアル、事例、注意事項を盛り込んだ上級ルートがあります。 Raspberry Pi などのハードウェアにアルゴリズムを展開する方法に関する経験も見つかります。

ツイートが送信されてから12時間以内に、1,200人が「いいね！」しました。著者は、チュートリアルを頻繁に作成している宝物男、Adrian Rosebrock 氏です。

あなたが初心者であり、有能なベテランドライバーに成長したい場合は、このガイドに印を付けてください。

それでは、コンテンツがどれだけ充実しているか見てみましょう。

どんなに小さくても

「始めてから諦めるまで」という悲劇を避けるために、このガイドではベテランドライバーになるまでのあらゆるステップを整理します。

カタログから見ると、大きく分けて 2 つの部分に分かれており、左の列が基礎、右の列がアプリケーションです。

まず左側の基本的な装備を見てみましょう。

どこから始めればいいでしょうか?
ディープラーニング
フェイスアプリケーション
画像テキスト認識（OCR）
物体検出
ターゲット追跡
インスタンスセグメンテーションとセマンティックセグメンテーション

第 1 章「どこから始めればよいですか?」は、OpenCV の高度なガイドです。

1 つ目は Python と OpenCV をインストールすること (初心者)、2 つ目はコマンドライン引数を理解すること (初心者)、3 つ目は例を使って OpenCV を学ぶこと (初心者)、4 つ目は自分で小さな OpenCV プロジェクトを構築すること (初心者)、5 つ目はより高度な OpenCV プロジェクトを実行すること (中級)、6 つ目は CV の大きな世界で自分の小さな方向性を選択すること (中級) です。

各ステップで注意すべき点や、必要なチュートリアルリソースがあります。

たとえば、OpenCV をインストールする最も簡単な方法は何か、Windows を使用しないのはなぜか、プロジェクトを実行するときに避けるべき一般的なエラーの種類は何かなどです。

いくつかのステップは複数の小さなステップに分かれており、それぞれの小さなステップには著者の温かい提案があります。たとえば、これはステップ 5 です。

この章の 6 つの手順を完了すると、「次のステップ」という別の手順が表示されます。この手順では、次に何をすべきかが示されるだけでなく、追加のチュートリアルリソースも提供されます。

第 2 章「ディープラーニング」は、第 1 章よりも内容が充実した高度なアルゴリズムコースです。12 のステップがあります。

1 つ目はディープラーニング環境の構築 (初級)、2 つ目は最初のネットワークのトレーニング (初級)、3 つ目は CNN の理解 (初級)、4 つ目は独自の画像データセットの構築 (中級)、5 つ目は独自のデータセットで CNN をトレーニング (中級)、6 つ目は学習率の調整 (中級)、7 つ目はデータ拡張 (中級)、8 つ目は特徴抽出と事前トレーニング済みネットワークの微調整 (中級)、9 つ目はビデオ分類 (上級)、10 つ目は多入力多出力ネットワーク (上級)、11 つ目は独自のネットワークの改善 (上級)、12 つ目は AutoML と AutoKeras です。

それでも、各ステップには詳細なガイダンスが提供されており、過去の成功事例があなたを保護します。たとえば、これはステップ 12 です。

第 3 章「顔アプリケーション」からは、さまざまな特定のタスクで使用されるアルゴリズムが紹介されています。

顔を検出し、キーポイントを検出し、顔を認識し、アルゴリズムの精度を向上させます...また、最初の 2 つの章の高度なルートをタスクに実装します。

この章では、著者のエイドリアン・ローズブロックが頻繁に登場します。

第 4 章から第 7 章のテキスト認識、ターゲット検出、ターゲット追跡、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーションは第 3 章と同じなので、ここでは詳しく説明しません。

著者は高密度のシーンに引き続き登場します。

次に、現実を理解するのに役立つ右側の列を見てください。

組み込みおよびIoT向けCV
Raspberry Pi 上の CV
医療分野の履歴書
・ビデオ
画像検索エンジン
· 専門家へのインタビュー、ケーススタディ（およびチュートリアル）、成功事例

たとえば、独自のアルゴリズムを Raspberry Pi、冷蔵庫、または脳に組み込む方法についての詳細な手順が記載されています。

著者はまだ登場しています:

さらに、さまざまな成功した先人たちへのインタビューがあり、初心者が学べる成功事例（または付随するチュートリアル）がいくつか含まれています。

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