【画像センシング展　連動企画】深層学習の画像処理アプリケーション紹介[1]

ディープラーニングを用いた画像処理の精度をあげる技術

千葉大学津村先生によるディープラーニング技術セミナー
アプリケーション編

ディープラーニングは自動運転や検査工程など「画像処理」の分野において、急速に発展しておりアプリケーション活用の現場では精度を上げるために日々様々な技術が生み出されています。

そこで今回は、千葉大学の津村先生に、より具体的なアプリケーション事例を用いて、いくつかの画像処理に有益なディープラーニング技術をわかりやすく解説いただきます。

実際にプログラムを書かない方でも、「どのような技術があるのか」、「その技術がそのようなアプリケーションに応用できるか」という観点でセミナーに参加いただければ、問題解決の糸口になるかと思います。

本セミナーは、千葉大学津村先生によるWebセミナー第４弾です。
700名の方に登録いただいた「第２弾　ディープラーニング(マシンビジョン編)」をダウンロードいただくと、次回のセミナーをより理解いただけます。ぜひご覧ください。
第１弾：ハイパースペクトルカメラによる複数の生体情報の取得事例
 第２弾：ディープラーニングセミナー　（マシンビジョン編）
第３弾：マルチスペクトルカメラから得られる情報を最大化

U-netは、画像全体を比較的大きく区切ってそれぞれの箇所が大まかに何であるかの情報を考慮することで精度をあげる事ができます。

通常ディープラーニングは劣化や処理時間の問題で学習の階層を深くすることができませんが、それを解決できる手法の一つにResNet(Residual Network)があります。学習の階層を深くしたい場合に使用できる手法で、様々な用途が考えられます。

ケイエルブイは、世界中の光学機器を扱う商社で様々なカメラを扱っています。
画像センシング展2022では、ハイパースペクトルカメラ、3Dカメラ、小型産業用カメラなどをそれぞれの特徴がわかりやすいように展示します。

ディープラーニングでこんな事ができるんだということを知っていただく内容にもなっていますので、気軽にご参加ください。

CG,画像を取得する高次元情報解析・記録・再現とその応用に取り組んでおられる先生です。
血流やシミの見え方に関する研究、色や質感を再現する研究、情動計測に関する研究、画像処理の医学応用研究など、多岐にわたりご活躍されております。

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