Deep Learning参考文献

〔産業分野における〕AI・ディープラーニングを利用した画像検査・解析の効率化

〔産業分野における〕AI・ディープラーニングを利用した画像検査・解析の効率化 (月刊画像ラボ別冊)なる本を買ってみました。

 

この本は産業分野におけるという部分がポイントだと思いますが、産業分野では、Pythonが使われる事は、ほとんどないし(C++,C#が多い)、OSはWindowsだし、PCもローカル(ネットにつながっていない)だしで、一般的に解説されているDeep Learningの世界とは、動作環境が少し異なっています。

 

産業分野で、Deep Learningを用いた検査を行っている会社の論文集みたいな感じです。

 

ほとんどの記事は、

「現状では、まだまだ目視による検査が行われているが、判定基準が人によりバラつき易いし、人手不足だしで、検査をDeep Learningに置き換えると、判定基準が安定するし、人手不足も解消される。そこで、我社では ××ソフト を用い、○○の検査を行っています。」

 

というな半分宣伝の内容です。

Deep Learningのテクニック的な部分を期待すると、がっかりされるかもしれません。

 

ただ、私自身も知らなかったDeep Learningを用いた検査ソフトが掲載されているので、それはそれで、参考になりました。

 

この手のソフトは、分類/認識が初心者でも簡単にできますよ!というようなコンセプトが多いのですが、場合によってはオーバースペックになってしまうかも?しれません。

個人的には、そんなに深いニューラルネットワークでなくて、推論時はGPUも使わずに、このくらいまでは出来ますよ!というのが、好みではあるのですが、それをやると手離れが悪くなってしまうでしょうね。。

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