FPN（Feature Pyramid Network）とは？小さな物体も見逃さない画像認識技術をわかりやすく解説
AIによる画像認識技術は、自動運転や防犯カメラ、医療画像解析など幅広い分野で活用されています。
しかし実際の画像には、大きな車から遠くの小さな歩行者まで、サイズの異なる物体が同時に存在します。…
FPN（Feature Pyramid Network）とは？小さな物体も見逃さない画像認識技術をわかりやすく解説 Read MoreAuthor: itjisho.com
Mask R-CNNとは？物体検出と画像切り抜きを同時に実現するAIモデルをわかりやすく解説
AIによる画像認識技術は近年急速に進化しており、「画像に何が写っているか」を判別するだけでなく、「どこにあり、どのような形をしているか」まで正確に理解できるようになっています。
その中でも大きな注目を集めたモデルが「Mask
Faster R-CNNとは？R-CNNから進化した高精度・高速な物体検出モデルをわかりやすく解説
AIによる画像認識技術の進化に伴い、「画像の中に何が写っているか」だけでなく、「どこに何があるか」を正確に判断する物体検出技術が重要になっています。
自動運転や監視システム、製造業の品質管理など、多くの分野で利用されている技術です。
Fast R-CNNとは？R-CNNの欠点を克服した高速物体検出モデルをわかりやすく解説
AIによる画像認識の発展において、「画像内のどこに何があるか」を判定する物体検出技術は重要な役割を担っています。
その進化の過程で登場した代表的なモデルの一つが**Fast …
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R-CNNとは？物体検出技術の転換点となった仕組みをわかりやすく解説
AIによる画像認識技術の進化の中で、「画像の中に何が写っているか」だけでなく、「どこに何があるか」を判定する技術の重要性が高まっています。
こうした技術を支えるのが「物体検出（Object
EfficientNetとは？CNNの課題を解決した高効率な画像認識モデルをわかりやすく解説
AIによる画像認識技術の発展に伴い、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は急速に高性能化してきました。
しかし、精度向上のためにモデルを単純に「深くする」「幅を広げる」といった手法では、計算量やメモリ消費が急増するという課題がありました。…
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MnasNetとは？NASで生まれた軽量AIモデルの仕組みと特徴をわかりやすく解説
スマートフォンやIoT機器などの普及により、限られた計算資源で高速に動作するAIモデルへの需要が高まっています。
しかし、高性能な深層学習モデルは計算量が大きく、処理速度や消費電力の面で課題がありました。…
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ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）とは？AIモデル設計を自動化する次世代技術をわかりやすく解説
近年の深層学習（ディープラーニング）は、画像認識や自然言語処理、生成AIなど幅広い分野で高い成果を上げています。
しかし、高性能なAIを作るためには、ニューラルネットワークの構造設計が重要になります。…
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MobileNetとは？軽量・高速を実現したCNNモデルの仕組みと特徴をわかりやすく解説
スマートフォンやIoT機器、自動運転システムなど、近年のAIはクラウドだけでなく端末側で動作するケースが増えています。
しかし、高精度なディープラーニングモデルは計算量が多く、処理能力や電力消費の制約があるデバイスでは利用が難しいという課題がありました。…
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SENet（Squeeze-and-Excitation Network）とは？チャネル単位の注意機構でCNNを進化させた技術を解説
画像認識分野のディープラーニングでは、ニューラルネットワークを深くしたり広くしたりすることで性能向上が図られてきました。
しかし、精度向上の方法は「層数」や「パラメータ数」を増やすことだけではありません。…
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