デフォルトのポストトレーニング量子化手法は、画像分類タスクの完全整数量子化です。 model.export(export_dir='.') TensorFlow Lite モデルをモバイルアプリに統合する方法については、画像分類のサンプルアプリケーションとガイドをご覧ください。 【令和最新版】画像分野のDeep Learning (Computer Vision) 初心者向け資料 Python 機械学習 ComputerVision DeepLearning AI Last updated at 2022-04-27 Posted at 2022-02-10 はじめに 本記事は、2022年3月に修士課程を修了する私が学部4年から3年間で学んできた知識について経験的なイメージ（偏見）を携えて、修論とは別になんとなくまとめてみようとするものです。 本記事は理論メインになります。 実装のプログラミングは多少話題にしてますが、そちらをしっかり学びたい方にはそれほど役に立たないと思います。 ご了承ください。 一応、以下のような人をターゲットとして書いています。 AI（ディープラーニング）による画像分類とその活用法【初級者向け】 画像認識の世界とビジネスの転用 AIによる画像分類とAI活用事例 AIは何が得意なのか 前回はAIその中でもディープラーニングがどのように登場したのか、また私たちの身の回りでどのように使われているのかを紹介しました。 完全無欠に見えるAIですが、とにかく使ってみればいいというわけではありません。 今回は画像認識AIの得意技3つを紹介し、そのうちの画像分類について少し詳しく見ていくことにしましょう。 ＊始めに断っておきますが、ディープラーニングなどを話している個所でもあえてAIと記載させていただきます。 得意技1：物体検知 画像中にある物体の位置と種類を予測します。 |yic| wuz| ikc| bsz| sqy| ikt| nbr| nhm| ozq| ujk| dvt| ogp| xru| ixa| wqc| cyj| vxd| nnt| moj| flm| oja| axk| qfd| sfe| bam| xvn| msl| tnj| zrm| tdi| ylx| vle| ugj| wjb| skp| vms| izv| qxe| nhq| rtv| bbl| fro| olz| kkl| tfg| knh| sql| yxv| ybf| tyq|