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/2410.15584v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 05:13:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 21:15:21.288277
• 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: 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の詳細な探索を行う。 機械学習とディープラーニングの最先端を概観する。 ビッグデータ処理の解析について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.571124565519263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An in-depth exploration of object detection and semantic segmentation is provided, combining theoretical foundations with practical applications. State-of-the-art advancements in machine learning and deep learning are reviewed, focusing on convolutional neural networks (CNNs), YOLO architectures, and transformer-based approaches such as DETR. The integration of artificial intelligence (AI) techniques and large language models for enhancing object detection in complex environments is examined. Additionally, a comprehensive analysis of big data processing is presented, with emphasis on model optimization and performance evaluation metrics. By bridging the gap between traditional methods and modern deep learning frameworks, valuable insights are offered for researchers, data scientists, and engineers aiming to apply AI-driven methodologies to large-scale object detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 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の詳細な探索を行い、理論的基礎と実践的応用を組み合わせた。 機械学習とディープラーニングの最先端を概観し、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注目した。 複雑な環境下での物体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検討した。 さらに、モデル最適化と性能評価指標に重点を置いて、ビッグデータ処理の包括的な分析を行う。 従来の手法と現代的な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、AI駆動の方法論を大規模オブジェクト検出タスクに適用することを目指す研究者、データサイエンティスト、エンジニアに貴重な洞察を提供する。

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