1. 定義と概要 SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）とは、2017年に発表されたCNNの拡張手法です。畳み込み層は複数…

1. 定義と概要 セマンティックセグメンテーションとは、画像を構成する画素の1つ1つに、あらかじめ定義したクラス（カテゴリ）ラベルを割り当てる画像認識の手法です…

1. 定義と概要 セグネット（SegNet）とは、ケンブリッジ大学の研究チームが2015年に発表した、セマンティックセグメンテーションのためのディープラーニング…

1. 定義と概要 セグメンテーションタスクとは、画像を構成する画素の一つひとつに対して、それが写っている物体の種類を表すクラスを割り当てる画像認識タスクの総称で…

1. 定義と概要 サンプリング定理（標本化定理。シャノンの標本化定理、ナイキスト・シャノンの定理とも呼ばれます）とは、アナログ信号に含まれる最高周波数成分の2倍…

1. 定義と概要 標本化とは、連続的に変化するアナログ信号を一定の時間間隔（サンプリング間隔）で区切り、その瞬間ごとの信号の値を取り出して離散的（連続しておらず…

1. 定義と概要 鞍点とは、複数の変数を持つ関数において、ある方向から見れば周囲より値が低い谷（極小）に見え、別の方向から見れば周囲より値が高い山（極大）に見え…

1. 定義と概要 ROIプーリング（RoI Pooling）とは、Fast R-CNNで提案された処理です。関心領域（Region of Interest、RO…

1. 定義と概要 RMSpropとは、勾配降下法（損失が小さくなる方向にパラメータを少しずつ更新していく最適化の基本手法）の系統に連なる最適化アルゴリズムの一つ…

1. 定義と概要 RMSE（Root Mean Squared Error、二乗平均平方根誤差）とは、予測値（モデルが計算して出した値）と実測値（実際に観測され…