論文の概要: Deep Learning and Machine Learning -- Object Detection and Semantic Segmentation: From Theory to Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15584v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 02:10:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:53.542178
• Title: Deep Learning and Machine Learning -- Object Detection and Semantic Segmentation: From Theory to Applications
• Title（参考訳）: ディープラーニングと機械学習-オブジェクト検出とセマンティックセグメンテーション-理論から応用まで
• Authors: Jintao Ren, Ziqian Bi, Qian Niu, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Xuanhe Pan, Jinlang Wang, Keyu Chen, Caitlyn Heqi Yin, Pohsun Feng, Yizhu Wen, Tianyang Wang, Silin Chen, Ming Li, Jiawei Xu, Ming Liu,
• Abstract要約: 本は、機械学習とディープラーニングにおける最先端の進歩をカバーしている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、YOLOアーキテクチャ、DeTRのようなトランスフォーマーベースのアプローチに重点を置いている。 また、人工知能(AI)技術と拡張オブジェクト検出のための大規模言語モデルの統合も検討している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.571124565519263
• License:
• Abstract: This book offers an in-depth exploration of object detection and semantic segmentation, combining theoretical foundations with practical applications. It covers state-of-the-art advancements in machine learning and deep learning, with a focus on convolutional neural networks (CNNs), YOLO architectures, and transformer-based approaches like DETR. The book also delves into the integration of artificial intelligence (AI) techniques and large language models for enhanced object detection in complex environments. A thorough discussion of big data analysis is presented, highlighting the importance of data processing, model optimization, and performance evaluation metrics. By bridging the gap between traditional methods and modern deep learning frameworks, this book serves as a comprehensive guide for researchers, data scientists, and engineers aiming to leverage AI-driven methodologies in large-scale object detection tasks.
• Abstract（参考訳）: この本はオブジェクト検出とセマンティックセグメンテーションを詳細に探求し、理論の基礎と実践的応用を組み合わせたものである。 それは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、YOLOアーキテクチャ、DeTRのようなトランスフォーマーベースのアプローチなど、機械学習とディープラーニングの最先端をカバーしている。 この本はまた、複雑な環境でのオブジェクト検出を強化するための人工知能(AI)技術と大規模言語モデルの統合についても論じている。 ビッグデータ分析に関する詳細な議論が紹介され、データ処理、モデル最適化、パフォーマンス評価メトリクスの重要性を強調している。 従来の手法と現代のディープラーニングフレームワークのギャップを埋めることによって、この本は、大規模なオブジェクト検出タスクにおいてAI駆動の方法論を活用することを目的とした、研究者、データサイエンティスト、エンジニアのための包括的なガイドとなる。

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