画像認識技術の基礎から実装までを解説した書籍

Pythonで学ぶ画像認識機械学習実践シリーズ

Pythonで学ぶ画像認識機械学習実践シリーズ

インプレスグループでIT関連メディア事業を展開する株式会社インプレスは、中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介とそのアルゴリズムを実装したコードを解説するより技術的・実践的なシリーズである機械学習実践シリーズの最新刊として、田村雅人氏、中村克行氏著書による、画像認識の基礎から実装までを解説した、中級者以上向けの実践的な技術書籍「Pythonで学ぶ画像認識機械学習実践シリーズ」を2023年3月22日（水）に発売した。

田村雅人Profile●2016年に東京大学大学院工学系研究科修士課程を修了し、（株）日立製作所に入社。パブリックセーフティ向け映像認識技術の研究開発に従事し、人物検出や追跡、人と物体の関係性検出など、映像監視に使われるAI技術を開発。2021年よりアメリカ・シリコンバレーにオフィスをおくHitachi America, Ltd.に出向し、世界トップレベルの研究者たちと映像認識技術の開発に従事。

中村克行Profile●2007年東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程修了。同年、（株）日立製作所中央研究所入社。物体追跡、一人称視点映像解析、マルチモーダル認識などの研究開発に従事し、2022年より同社研究開発グループ先端AIイノベーションセンタ知能ビジョン研究部長。2015-2016年スタンフォード大学コンピュータサイエンス学科客員研究員。2005年 FIT ヤングリサーチャー賞、2011年 IEEE Consumer Electronics Society Best Paper Award in Television Technologyなど受賞。

画像認識の基礎から実践までを一冊に凝縮「Pythonで学ぶ画像認識機械学習実践シリーズ」

近年の技術の発展により、画像認識技術はますます身近になっている。
スマートフォンの顔認証によるロック解除や、オンライン会議での人物と背景を認識して背景をぼかす技術など、さまざまな場面において画像認識技術は人々の生活をサポートしている。
「Pythonで学ぶ画像認識機械学習実践シリーズ」では発展著しい画像認識について基礎から実践までを具体的に学ぶことを目的とし、Pythonでの実装を示しながらその手法を丁寧に解説している。
また、最新の画像認識手法について紙幅を割き、多くの部分で深層学習の実装について学ぶことができる構成になっている。

基本から深層学習を用いた最新技術までカバー「Pythonで学ぶ画像認識機械学習実践シリーズ」

「Pythonで学ぶ画像認識機械学習実践シリーズ」は6章構成となる。
第1章では、画像認識の概要やアプリケーション、本書の前提となる開発環境について解説。
第2章では、画像読み込みやフィルタ処理などの基本的な操作から始め、畳み込み演算やアテンションといった深層学習における特徴抽出の基礎についても解説。

第3章では、単純な画像分類モデルを使って画像認識の学習から評価までの流れを確認。また、深層学習の基礎を解説し、深層学習を本格的に使い始める前の準備を行う。

第4章では、画像認識の最も基本的なタスクである画像分類について解説。順伝播型ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、Transformerという異なる構造を持つ3種類のネットワークを使った手法を解説し、それぞれのネットワークの特徴を理解できるようにした。
第5章では、画像認識アプリケーションで広く用いられている物体検出について解説。この章ではCNNを使った手法とTransformerを使った手法を1つずつ紹介し、それぞれの構造が物体検出でどのような利点を持つのかを解説。
第6章では、画像認識と自然言語処理の融合技術である画像キャプショニングを解説します。CNNとLong Short-Term Memory（LSTM）の組み合わせによる代表的な手法、アテンション機構を利用した手法、Transformerを応用した手法を解説。