画像認識の基礎とVision Transformer

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機械学習における画像認識の歴史とVision Transformerに関して解説します。数式は極力排して解説しますので、機械学習に興味のある方であれば誰でも参加可能です。機械学習における画像処理の歴史から振り返りますので、最新のVision Transformerに関してもどこが画期的なのかがよくわかります。

  1. 画像認識の歴史
    1. 概要
    2. DNN (深層学習)
    3. CNN (畳込みとプーリング)
    4. 物体検出
  2. TransFormer
    1. 概要
    2. Self Attention
    3. BERT
  3. 基盤モデルとファインチューニング
    1. 基盤モデルとは
    2. ファインチューニングの考え方
  4. VisionTransformer
    1. 概要
    2. 画像を入力する
    3. ファインチューニング
    4. なぜ高い精度なのか?

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