Detection [PC・システム開発]
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 DETR〈DEtection TRansformer〉&最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT/CenterNet/Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ【3000円以上送料無料】 bookfan 1号店 楽天市場店 | 著者チーム・カルポ(著)出版社秀和システム新社発売日2025年07月ISBN9784798074061ページ数795Pキーワードでいーいーていーあーるでいてくしよんとらんすふおー デイーイーテイーアールデイテクシヨントランスフオー ち−む／かるぽ チ−ム／カルポ9784798074061内容紹介Transformerを用いた代表的検出モデル「DETR」を中心に、ViT（Vision Transformer）による物体領域の検出、「CenterNet」による中心点予測型の検出、言語生成型アプローチである「Pix2Seq」、さらには「RetinaNet」などのCNN系アーキテクチャまで幅広くカバー、近年の物体検出分野の主要モデルを、比較・理解しながら習得できます。全編にわたり、「Keras」（一部対応）と「PyTorch」の両ライブラリに対応しており、モデルの構築、推論、可視化、バックボーン（ResNet101/152）の変更や、COCOデータセットを用いた大規模推論処理の実装までを丁寧に解説しました。画像分類のその先…「どこに、何があるのかを検出する」という実践的課題に挑むすべての人にお勧めの一冊です。1章 開発環境について2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet101）6章 ResNet152をバックボーンとするDETRによる物体検出7章 COCOトレーニングセットを使用下物体検出8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）10章 RetinaNetによる物体検出（Keras）※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 開発環境について/2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）/3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）/4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）/5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet‐101）/6章 ResNet‐152をバックボーンとするDETRによる物体検出/7章 COCOトレーニングセットを使用した物体検出/8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出/9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）/10章 RetinaNetによる物体検出（Keras） | 4,180円 |
 TensorFlowはじめました3 Object Detection ─ 物体検出【電子書籍】[ 有山 圭二 ] 楽天Kobo電子書籍ストア | ＜p＞【大好評「TensorFlowはじめました」シリーズ最新刊！】＜/p＞ ＜p＞本書は、TensorFlowがオープンソースで公開されるまで「機械学習」に触れたことがなかった筆者が、TensorFlowを通じて機械学習に挑戦して、七転八倒した成果をまとめた「TensorFlowはじめました」シリーズの第三弾です。今回は画像の中から物体（イラストなら「顔」の部分など）を検出する「物体検出」を題材に、畳込みニューラルネットワークモデルの学習と評価・検証を行っています。＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 第1章 TensorFlowの基礎＜br /＞ 1.1 TensorFlowとは＜br /＞ 1.2 データフローグラフ＜br /＞ 1.3 テンソル（Tensor）＜br /＞ 1.4 変数とプレースホルダー＜br /＞ 1.5 演算子のオーバーロード＜br /＞ 1.6 ブロードキャスティング＜br /＞ 第2章 グリッドベースの物体検出＜br /＞ 2.1 物体検出とは＜br /＞ 2.2 モデルの定義＜br /＞ 2.3 データセットの作成＜br /＞ 2.4 学習（訓練）＜br /＞ 2.5 検証＜br /＞ 第3章 物体認識奮闘記＜br /＞ 3.1 確信度と座標＜br /＞ 3.2 畳み込み層＜br /＞ 3.3 モデルの定義＜br /＞ 3.4 データセットの再作成＜br /＞ 3.5 学習・訓練＜br /＞ 3.6 検証＜br /＞ 付録 参考資料＜br /＞ あとがき＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。 | 1,100円 |
 DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング ぐるぐる王国FS 楽天市場店 | チーム・カルポ／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名秀和システム新社出版年月2025年07月サイズ795P 24cmISBNコード9784798074061コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミングデイ-イ-テイ-ア-ル デイテクシヨン トランスフオ-マ- アンド サイシン ブツタイ ケンシユツ ア-キテクチヤ ニユウモン デイ-イ-テイ-ア-ル アンド サイシン ブツタイ ケンシユツ ア-キテクチヤ ニユウモン DETR...※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2025/06/30 | 4,180円 |
 DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT/CenterNet/Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング チーム・カルポ/著 ドラマ×プリンセスカフェ | ■ISBN:9784798074061★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルDETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT/CenterNet/Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング チーム・カルポ/著ふりがなでい−い−てい−あ−るでいてくしよんとらんすふお−ま−あんどさいしんぶつたいけんしゆつあ−きてくちやにゆうもんでい−い−てい−あ−るあんどさいしんぶつたいけんしゆつあ−きてくちやにゆうもんDETR/DETECTION/TRA発売日202507出版社秀和システム新社ISBN9784798074061大きさ795P 24cm著者名チーム・カルポ/著 | 4,180円 |
 【送料無料】DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ／著 トップカルチャーBOOKSTORE | 秀和システム | 4,180円 |
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 【送料無料】DETR〈DEtection TRansformer〉&最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT/CenterNet/Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ bookfan 2号店 楽天市場店 | 著者チーム・カルポ(著)出版社秀和システム新社発売日2025年07月ISBN9784798074061ページ数795Pキーワードでいーいーていーあーるでいてくしよんとらんすふおー デイーイーテイーアールデイテクシヨントランスフオー ち−む／かるぽ チ−ム／カルポ9784798074061内容紹介Transformerを用いた代表的検出モデル「DETR」を中心に、ViT（Vision Transformer）による物体領域の検出、「CenterNet」による中心点予測型の検出、言語生成型アプローチである「Pix2Seq」、さらには「RetinaNet」などのCNN系アーキテクチャまで幅広くカバー、近年の物体検出分野の主要モデルを、比較・理解しながら習得できます。全編にわたり、「Keras」（一部対応）と「PyTorch」の両ライブラリに対応しており、モデルの構築、推論、可視化、バックボーン（ResNet101/152）の変更や、COCOデータセットを用いた大規模推論処理の実装までを丁寧に解説しました。画像分類のその先…「どこに、何があるのかを検出する」という実践的課題に挑むすべての人にお勧めの一冊です。1章 開発環境について2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet101）6章 ResNet152をバックボーンとするDETRによる物体検出7章 COCOトレーニングセットを使用下物体検出8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）10章 RetinaNetによる物体検出（Keras）※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 開発環境について/2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）/3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）/4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）/5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet‐101）/6章 ResNet‐152をバックボーンとするDETRによる物体検出/7章 COCOトレーニングセットを使用した物体検出/8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出/9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）/10章 RetinaNetによる物体検出（Keras） | 4,180円 |
 [送料無料] 大規模ミモ検出アルゴリズムとVLSIアーキテクチャ (ハードカバー) [楽天海外通販] | Massive Mimo Detection Algorithm and VLSI Architecture (Hardcover) Walmart 楽天市場店 | | 大規模ミモ検出アルゴリズムとVLSIアーキテクチャ (ハードカバー) | ※商品の仕様やパッケージは予告なく変更になる場合がございます。 ※化粧箱に破損があっても内容品に問題が無い場合は返品・交換を承ることはできません。 【重要】注意事項（ご購入前に必ずお読みください。） ・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、全てアメリカのカリフォルニア州からお客様のもとへ 直送されます。 ・個人輸入される商品は、全てご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。 ・通関時に関税・輸入消費税が発生した場合は当店が負担いたします。お客様にお支払いいただく関税消費税はございません。詳細はこちらをご確認下さい。 ・前払いの場合はご入金日から、それ以外の場合はご注文日から7日以内に国際発送、17日以内にお届け予定です。商品の在庫状況やアメリカ国内での配送状況、通関の状況等によって、商品のお届けまでに17日以上かかる場合がございます。 ・当店ではご注文後に在庫の確保を行うため、ご注文後に商品が品切れとなる場合がございます。その場合お客様にご連絡後、返金対応致します。なお、ご注文から30分経過後のキャンセル、変更、お客様都合による返品・交換はお断り致しております。 ・住所不明・長期不在・受取拒否などお客様のご都合で商品を受け取りされず、配送会社のセンターへ商品が返送された場合、当店が定める期日までにお客様から配送会社へ再配達のご連絡をして頂けない場合はご注文をキャンセルさせて頂きます。その場合でもアメリカからの商品の発送費用や返送費用などは請求させて頂きます。 ＊色がある商品の場合、モニターの発色の具合によって実際のものと色が異なって見える場合がございます | Massive Mimo Detection Algorithm and VLSI Architecture (Hardcover) | 22,662円 |