Now Loading...

Now Loading...

G検定（AI・機械学習）用語集トップ

Fast R-CNN

ディープラーニングの手法 画像認識分野 Fast R-CNN

Fast R-CNN

Fast R-CNNはR-CNNの構造を簡略化することによって高速化を実現化したモデルです。

R-CNNでは元の画像に対して物体領域を提案し、それに対してそれぞれCNNを用いていたのに対して、Fast R-CNNはまず画像全体にCNNを用いてそれによって出力された特徴量マップに対して物体領域を提案します。これによってかなりの高速化が実現されました。

👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」（東京大学松尾豊先生監修）へ

クイズ

以下の文章を読み，空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ． Fast R-CNNでは，（ア）の特徴マップを抽出するROIプーリングを行うことで，R-CNNよりも高速な物体検出が可能となった．
  • 正解を見る
  • 解説を見る
    R-CNNでは候補領域を切り出してから分類器の入力サイズにリサイズするのに対し，Fast R-CNNでは候補領域の大きさに関わらず固定サイズの特徴マップにプーリングします．これにより，候補領域の抽出と物体認識が同時に行えます．

    👉G検定の受験対策は約1,000問収録の「G検定実践トレーニング」へ

人工知能基礎講座を提供中

人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？ 人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。

サンプル動画

人工知能基礎講座はこちら↓ zero to one G検定 人工知能基礎 jdla

AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座

G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。 zero to one E資格 jdla

zero to oneの「E資格」向け認定プログラム

日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。 厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円～(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ zero to one E資格 jdla
G検定（AI・機械学習）用語集トップ

関連ワード

ディープラーニングの手法

畳み込みニューラルネットワーク

深層生成モデル

画像認識分野

音声処理と自然言語処理分野

深層強化学習分野

モデルの解釈性とその対応

モデルの軽量化

G検定（AI・機械学習）用語集トップ