G検定カンペ用語集

自分用G検定用チートシート。

2023年01月


ケンブリッジ大学による、ディープラーニングを用いたオープンソースの画像分割手法。
セグメンテーション。FNCの改良版。
エンコーダの特徴マップの一部をデコーダに渡すことで、空間情報を補完する。

VGGの一部が使われたシンプルな作り。
デコーダ部分では、エンコーダによってインプット時よりも画素数が小さくなった画像を、Upsampled層と呼ばれる層を通過させることで、インプットと同じ大きさに復元する。
Upsampled層はプーリング層と対照的な振るまいを与える層であり、指定したカーネルまわりの画素の中で最大の値を有するセルを特定して、そのまわりをパディングする仕組みを有している。




2015年にMicrosoftが発明した物体検出アルゴリズム。
YOLO以前のモデル。
検出段階における領域提案にCNNを使用。


物体検出アルゴリズム。
入力画像をグリッド分割することで、検出と識別を同時に行い、識別速度を大幅に向上させた。
YOLO=You Only Look Once.


学習済みパラメータ部分は、著作物に該当しない可能性が高い。
ポイントとなるのは「情報選択や体系的構成」に創作性があるかどうか。
プログラム(モデルアーキテクチャ)には創作性が認められる可能性が高いが、学習パラメータは認められる可能性が低い。


既存の学習済みモデルを転移学習させることで得られたモデルのこと。
原則「複製物の所有者」で、且つ、処理の精度を高めるという観点で翻案が認められる。

↑このページのトップヘ