G検定対策|物体検出・セグメンテーションの重要用語まとめ【文系向け】

文系のためのフラッシュカード【G検定】 ノートの端っこ

物体検出とセグメンテーション、何が違うの?文系のためのフラッシュカード

物体検出、物体認識、一般物体認識……似た言葉が次々出てきて、何が何だかわからなくなる。
セグメンテーションも、セマンティック、インスタンス、パノプティック……どれがどれ?
そんな文系さんのために、わたしが実際に作ったフラッシュカードから、物体検出・セグメンテーションの重要用語をまとめました。

答え:物体検出

答え:Faster R-CNN、SSD、YOLO

答え:セマンティックセグメンテーション

答え:インスタンスセグメンテーション

答え:Selective Search

答え:A バウンディングボックス B CNN C SVM

答え:全体に対して一度だけCNNを適用する

答え:①すべての層が畳み込み層 ②画素ごとにカテゴリを予測 ③入力画像のサイズが可変

答え:SegNet

答え:U-Net

答え:TF

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Lucaのプロフィール
るか

40代+文系+女。AIにさわりはじめて4ヵ月というずぶのしろうとですが、1ヵ月の独学でG検定の合格をいただきました。

プログラム言語や数理統計の知識がいっさいない状態でも、文系の物語を読むちからわざでG検定はとれる、を体現いたしましたので、そのさいの学習記録をまとめています。

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