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title: 【ゼロから作るDeap Learning】8.4~8.6
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author: [京都大学人工知能研究会KaiRA](https://convert.docswell.com/user/kyoto-kaira)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 【ゼロから作るDeap Learning】8.4~8.6 by 京都大学人工知能研究会KaiRA
published: July 12, 24
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2024前期輪読会 #12
ゼロから作るDeep Learning 8.4-8.6
京都大学理学部一回生
ALAWIK Abdourrahman
0


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発表のポイント
8.4 ディープラーニングの実用例
➢ 物体検出
➢ セグメンテーション
➢ 画像キャプション生成
8.5 ディープラーニングの未来
➢ 画像スタイルの変換
➢ 画像生成
➢ 自動運動
➢ Deep Q-Network (強化学習)
8.6 まとめ
1


# Page. 3

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8.4
ディープラーニングの実用例
2


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8.4 ディープラーニングの実用例
物体認識
画像のクラス分類
➢ 手書き数字認識（これまでの実用）
➢ 猫・犬
3


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8.4 ディープラーニングの実用例
A 物体検出
画像のクラス分類＋位置の特定
物体認識と違って、画像全体を対象にしていない
4


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8.4 ディープラーニングの実用例
A 物体検出の実行（R-CNN）
R-CNN (Region Based Convolutional Neural Networks)
1. 画像を入力
2. 候補領域抽出
➢ Selective Search
➢ Faster R-CNN
3. CNNの特徴の計算
4. 領域の分類
5


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8.4 ディープラーニングの実用例
B セグメンテーション
ピクセルのレベルでクラス分類を行う
➢ 入力画像のすべてのピクセルに対してクラス分類を行う
6


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8.4 ディープラーニングの実用例
B セグメンテーションの実行
全てのピクセルを対象として、ピクセルごとに推論処理？
➢ 時間！
FCN(Fully Convolutional Network)
➢ １回のforward処理ですべてのピクセルに対してクラス分類
➢ 空間ボリュームは保たれたまま最後の出力まで処理
➢ 最後に空間サイズを拡
➢
バイリニア拡大（デコンボリューション）
7


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8.4 ディープラーニングの実用例
C 画像キャプション生成
コンピュータービジョン＋自然言語
画像→画像を説明する文章
8


# Page. 10

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8.4 ディープラーニングの実用例
C 画像キャプション生成の実行
NIC(Neural Image Caption)
ディープなCNN→RNN(Recurrent Neural Network)
➢ 特徴抽出→再帰的にキャプション生成
9


# Page. 11

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8.5
ディープラーニングの未来
10


# Page. 12

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8.5 ディープラーニングの未来
A 画像スタイル変換
アーティストのような絵を描かせる
「コンテンツ画像」＋「スタイル画像」→新しい画像
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# Page. 13

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8.5 ディープラーニングの未来
A 画像スタイル変換の実行
「コンテンツ画像」の中間データ→ネットワークの中間データ
「スタイル画像」→スタイル行列
論文「A Neural Algorithm of Artistic Style」
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8.5 ディープラーニングの未来
B 画像生成
画像を入力せずに画像を生成
DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)
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# Page. 15

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8.5 ディープラーニングの未来
B 画像生成の実行
Generator：画像を生成
Discriminator：本物かどうかを識別
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# Page. 16

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8.5 ディープラーニングの未来
C 自動運転
人間の代わり運転
➢ 周囲の環境を正しく識別
➢
SegNet…
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8.5 ディープラーニングの未来
D 強化学習
試行錯誤によて、自立的に学習
強化学習（reinforcement learning）
➢ エンジェント：環境に応じて行動を選択→環境変化
➢ より良い（見込みの）報酬が得られるようにエンジェントの
行動指針
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# Page. 18

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8.5 ディープラーニングの未来
D 強化学習の実行（ Deep Q-Network ）
Q学習
➢ 最適行動価値関数
➢
ディープラーニング→近似
例：テレビゲーム
入力：ゲーム画像のフレーム
→CNN
→コントローラーの動きに価値
→人間を超えるレベルの操作
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8.6
まとめ
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8.6 まとめ
まとめ
➢
ディープなCNN→手書き数字認識を99%を超える高精度な結果
➢
まだ分かっていないことが多い
19


# Page. 21

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2. 便利なテンプレ集
まとめ
まとめ１
まとめ２
まとめ３
ディープラーニングを使って多くの問題が解ける
未だ研究されているものはさらに多い
お疲れさまでした
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