いよいよ？深層学習（ディープラーニング）のご紹介です。 世の中のAI(人工知能)の多くに用いられる技術で、画像・音声など数値化しづらいデータを扱う場合にはまず間違いなくDeep learningが使用されます。 この動画では多くの画像認識に使われるCNN(Convolution Neural Network)技術の基本を説明しています。 ライブラリにはtensorflowを使っています。 #データサイエンス

この動画では、夏休みの自由研究として「ディープラーニング」という今大きな注目を集めている技術を用い、AIに洋服の画像（FashionMNIST）を認識させる実験を行います。 ※実験を行うためにはインターネットに接続された、Chromeブラウザの利用できるパソコンもしくはディスク容量に5GB以上の空きがあるWindows 10パソコンが必要です。 Neural Network Consoleクラウド版（Chromeブラウザでアクセスしてください） https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Console Windows版のダウンロード https://dl.sony.com/ja/app/ FashionMNIST https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #夏休みの自由研究 #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用いたConvolutional Neural Networksの構築方法について解説します。 データセットの指定、4層のConvolutional Neural Networksの設計、学習、評価を行っていきます。 前回の動画「簡単！画像認識プロジェクトの作成」 https://www.youtube.com/watch?v=vncZ43udec8 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Deep Learning入門：Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Convolutional Neural Networks #CNN #畳み込みニューラルネットワーク #Convolution #畳み込み #MaxPooling #プーリング #LeNet #LeNet5 #MNIST #画像分類 #Image Classification

この動画では、Deep Learningの統合開発環境、Neural Network Console クラウド版のセットアップからサンプルプロジェクトの実行までを解説します。 次の動画「簡単！画像認識プロジェクトの作成」 https://www.youtube.com/watch?v=RJVNdiwh680 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Deep Learning入門：Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Logistic Regression #ロジスティック回帰 #MNIST #手書き数字認識 #画像分類 #Image Classification

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用いた画像認識機の学習方法について解説します。 データセットの指定、1層～2層のニューラルネットワークの設計、学習、評価を行っていきます。 次の動画「5分で構築するCNN (Convolutional Neural Networks)」 https://www.youtube.com/watch?v=_MORjveZy0k 前回の動画「はじめてのNeural Network Console」 https://www.youtube.com/watch?v=b3wfiozov6k 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Deep Learning入門：Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Logistic Regression #ロジスティック回帰 #Multi Layer Preceptron #多層パーセプトロン #Deep Neural Networks #MNIST #画像分類 #Image Classification

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleで用いることのできる画像分類用データセットの作成方法について解説します。 自分で作成したデータセットを元にした学習を体験し、Deep Learningに対する理解を深めましょう！ 次の動画「作成した認識機をPythonから利用する方法」 https://www.youtube.com/watch?v=Nr8fwQkjDnE 前回の動画「5分で構築するCNN (Convolutional Neural Networks)」 Windows版 https://www.youtube.com/watch?v=Vj7yfyiux0w クラウド版 https://www.youtube.com/watch?v=_MORjveZy0k 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #画像認識 #Image recognition #データセット #Dataset #データセットCSV #画像分類 #Image Classification #チュートリアル #Tutorial

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用いた画像認識機の学習方法について解説します。 データセットの指定、1層～2層のニューラルネットワークの設計、学習、評価を行っていきます。 次の動画「5分で構築するCNN (Convolutional Neural Networks)」 https://www.youtube.com/watch?v=Vj7yfyiux0w 前回の動画「はじめてのNeural Network Console」 https://www.youtube.com/watch?v=QKpWPucmsmU 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Deep Learning入門：Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Logistic Regression #ロジステイック回帰 #Multi Layer Preceptron #多層パーセプトロン #Deep Neural Networks #MNIST #画像分類 #Image Classification

この動画では、夏休みの自由研究として「ディープラーニング」という今大きな注目を集めている技術を用い、自分で集めた写真を認識させる実験を行います。 本動画をご覧いただくにあたっては、前回の動画を先に視聴されることをおすすめします。 夏休みの自由研究！ディープラーニング画像認識実験 https://www.youtube.com/watch?v=uFHwI3zWVLA 本動画では実験のためにNeural Network Console Windows版を用います。 クラウド版ユーザの方は本動画の代わりに以下の動画をご覧ください。 夏休みの自由研究#2：自分で集めた画像で！ディープラーニング画像認識実験（クラウド版編） https://www.youtube.com/watch?v=1_mRyNOAuUU Neural Network Console Windows版のダウンロード https://dl.sony.com/ja/app/ FashionMNIST（前回の動画で用いたデータセット） https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能

この動画では、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使って画像認識を行う先駆け的な研究であるVisionGNNについて紹介します。 【紹介論文】 ・Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes(NeurIPS 2022) ・https://arxiv.org/abs/2206.00272 特に記載のない画像や図は上記論文からの引用です。 -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libraries（ https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/ ）に関連する情報を紹介する動画チャンネルを開設しました（ https://www.youtube.com/c/nnabla ）。Neural Network Librariesのチュートリアル・Tipsに加え、最先端のディープラーニングの技術情報（講義、最先端論文紹介）などを発信していきます。チャンネル登録と応援よろしくおねがいします！ 同じくソニーが提供する直感的なGUIベースの深層学習開発環境のNeural Network Console（ https://dl.sony.com/ ）が発信する大人気のYouTubeチャンネル（ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA ）でもディープラーニングの技術講座やツールのチュートリアルを多数公開しています。こちらもチャンネル登録と応援よろしくおねがいします。

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用いたConvolutional Neural Networksの構築方法について解説します。 データセットの指定、4層のConvolutional Neural Networksの設計、学習、評価を行っていきます。 前回の動画「簡単！画像認識プロジェクトの作成」 https://www.youtube.com/watch?v=RJVNdiwh680 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Deep Learning入門：Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Convolutional Neural Networks #CNN #畳み込みニューラルネットワーク #Convolution #畳み込み #MaxPooling #プーリング #LeNet #LeNet5 #MNIST #画像分類 #Image Classification

この動画では、Deep Learningの統合開発環境、Neural Network Consoleのセットアップからサンプルプロジェクトの実行までを解説します。 次の動画「簡単！画像認識プロジェクトの作成」 https://www.youtube.com/watch?v=vncZ43udec8 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Deep Learning入門：Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Logistic Regression #ロジスティック回帰 #MNIST #手書き数字認識 #画像分類 #Image Classification

この動画では、夏休みの自由研究として「ディープラーニング」という今大きな注目を集めている技術を用い、自分で集めた写真を認識させる実験を行います。 本動画をご覧いただくにあたっては、前回の動画を先に視聴されることをおすすめします。 夏休みの自由研究！ディープラーニング画像認識実験 https://www.youtube.com/watch?v=uFHwI3zWVLA 本動画では実験のためにNeural Network Console クラウド版を用います。 Windows版ユーザの方は本動画の代わりに以下の動画をご覧ください。 夏休みの自由研究#2：自分で集めた画像で！ディープラーニング画像認識実験（Windows版編） https://www.youtube.com/watch?v=-9ESIYqzVrw Neural Network Consoleクラウド版（Chromeブラウザでアクセスしてください） https://dl.sony.com/ja/ FashionMNIST（前回の動画で用いたデータセット） https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能

「新潟大学　新技術説明会」（2021年12月7日開催）にて発表。 https://shingi.jst.go.jp/list/list_2021/2021_niigata-u.html 【新技術の概要】 スマートフォンやデジタルカメラなどのモバイル機器よって撮影された口腔画像から、舌の範囲を自動的に識別し、付着した舌苔（舌の汚れ）や湿潤度（乾燥度）を、舌の部位ごとに評価する手法である。さらに、Tongue Coating Indexと呼ばれる舌苔付着の程度に関する点数も算出できる。なお、これらは口腔機能低下症の診断に係る診査項目である。 【従来技術・競合技術との比較】 舌の評価には、専用の機器あるいは目視による評価がある。専用の機器は持ち運びが困難あるいは接触式であり、簡便に評価するには課題があった。また、目視による方法では、評価者の専門的知識を要し、評価者間のバラツキも存在した。本発明では、既存のモバイル機器による撮影のみで誰でも簡便に評価可能となっている。 【新技術の特徴】 ・舌苔の付着や舌の湿潤度は疾病に関連するが、モバイル機器による撮影のみで非接触的かつ簡便に舌の評価が可能 ・舌を自動識別できるため、舌苔や湿潤度以外への応用が可能 ・画像データに対して、深層学習による画像認識を適用するため、学習のアップデートにより再評価が可能 【想定される用途】 ・歯科医院や在宅および高齢者施設における口腔管理 ・口臭や口腔疾患の予防および治療、関連する因子の調査・研究 ・画像データ蓄積による縦断的評価や新規・発展技術の開発への貢献

「九州工業大学　新技術説明会」（2022年12月15日開催）にて発表。 https://shingi.jst.go.jp/list/list_2022/2022_kyutech.html #科学と技術

【キーワード】 深層学習, 画像認識, 音声認識, Vision Transformer, 高速化, Token merging, ToMe 【紹介論文】 Token Merging:Your ViT But Faster (ICLR 2023 notable top-5%) 【関連リンク】 OpenReview: https://openreview.net/forum?id=JroZRaRw7Eu 【解説者】 名前:廣瀬翔太 質問はコメントまたはTwitterからお願いします Twitter: sayuki_study

「会津大学 新技術説明会」（2018年3月6日開催）にて発表。https://shingi.jst.go.jp/list/u-aizu/2017_u-aizu.html 【新技術の概要】 畳込みニューラルネットワークの計算において多くの割合を占める畳込み層の計算を最小ステップ数で実行する、低消費電力かつリアルタイム処理に適した３次元アレイプロセッサの構成とそのデータ転送手法について発表する。 【従来技術・競合技術との比較】 従来技術では外部メモリとの多くの通信を要するが、本技術はデータを３次元アレイプロセッサ内部でデータを循環させることで外部メモリとの通信を削減する。また、従来よりも並列度の高い計算を実現可能であり、低動作周波数、低消費電力でのリアルタイム処理の実現に適している。 【新技術の特徴】 ・畳込み演算の大規模並列処理 ・３次元アレイプロセッサ内部でのデータ循環による外部メモリとの通信量削減 【想定される用途】 ・エッジノードにおける画像認識のリアルタイム処理 ・バッテリ駆動のIoTデバイスにおける低消費電力処理 #情報

「東京電機大学　新技術説明会」（2021年10月28日開催）にて発表。 https://shingi.jst.go.jp/list/list_2021/2021_dendai.html 【新技術の概要】 農業従事者の高齢化や労働力不足が深刻化しており、農作業の省力化・効率化が求められている。本技術は、現場ニーズの高い除草作業の自動化のため、葉物野菜の条間、株間の除草を行うロボットシステムを実現するものである。GPSやインフラに頼らず、画像認識により走行ルートを自律的に判断する小型除草ロボットを構築する。 【従来技術・競合技術との比較】 画像認識・AI技術搭載の除草ロボットは比較的大型であるのに対して、条間が狭い圃場で使用可能な小型ロボットであること。 作物の株位置を認識することで、条間だけでなく、株間の除草も可能であること。 【新技術の特徴】 ・カメラやセンサの情報をもとに、作物の株位置・列を正確に認識 ・作物の植え込み状況に応じて、条間が狭い圃場を自律走行 ・株間、条間がばらついても、条間・株間の除草を実現 【想定される用途】 ・ハウス栽培・露地栽培における除草作業

「九州工業大学 新技術説明会」（2016年12月22日開催）にて発表。https://shingi.jst.go.jp/list/kyutech/2016_kyutech.html 【新技術の概要】 知的ロボットや自動運転の実現には、深層学習による画像認識をはじめ、多数の知的処理の実現が必要となる。これらの組込みのためには、高速・省電力かつ柔軟なField Programmable Gate Array（FPGA）が必須である。提案手法により、ROSのインタフェースでFPGA内部回路に簡単にアクセス可能となる。 【従来技術・競合技術との比較】 FPGAによる知的回路の組込み化により、省電力で高速な計算システムの構築が可能となる。しかしながら、FPGAは一般のプログラマには扱いにくい。そこで本発明では、ロボットや自動運転システムの開発に広く使われているRobot Operating System（ROS）とFPGAの協調動作を行う仕組みを提案する。 【新技術の特徴】 ・ROSとFPGAの融合 ・省電力かつ高速なエッジ向け計算機システム 【想定される用途】 ・ロボットの知的処理の組込み化 ・自動運転の知的処理の組込み化 ・オープンソースからのFPGA活用 #情報

「沖縄科学技術大学院大学 新技術説明会」（2018年2月27日開催）にて発表。https://shingi.jst.go.jp/list/oist/2017_oist.html 【新技術の概要】 多次元離散フーリエ変換（DFT）は画像処理、画像認識、バイオ医療分野で広く使用されている技術である。しかしほとんどのDFTでは十字型の高振幅な画像の乱れ（アーティファクト）が生じ、画像を基にした意思決定に重大な影響を及ぼす可能性がある。通常、前処理を行い除去されるが、本技術では前処理を必要とせず、FPGAにてDFTからこのエッジアーティファクトを同時除去することに成功した。 【従来技術・競合技術との比較】 アーティファクト除去方法で一般的なWindowing、Mirroring、フィルターはFPGA等でのアプリケーションでは高額となり、一方でソフトウェアによる画像分解法では、リアルタイムでの処理ができない。それに対し、本技術では、FPGAを用いてリアルタイムでのアーティファクト除去が可能になる。 【新技術の特徴】 ・FPGAを使い、リアルタイムでのアーティファクト除去 ・100fps (2048 x 2048 ピクセル) 【想定される用途】 ・産業用の高速トラッキング ・医療診断（MRI、CT等） ・画像処理（コンボリューション） #情報

「情報・環境システム 新技術説明会」（2018年6月5日開催）にて発表。https://shingi.jst.go.jp/list/4u/2018_4u1.html 【新技術の概要】 本技術は、FPGAをロボットソフトウェア開発基盤であるROSのノード（部品）として動作させイーサネット経由でアクセス可能とすることで、容易にロボットシステムに導入することが可能となる。 【従来技術・競合技術との比較】 従来技術は、FPGAを使用できるのはハードウェア・ソフトウェア両方の知識を持つ技術者に限られていたが、新技術においては、FPGAをロボットソフトウェアからイーサネット経由でアクセスができるようになった。 【新技術の特徴】 ・低遅延時間および高性能な処理 ・ロボットソフトウェアと簡単に接続可能 ・少ないFPGAハードウェア資源で実現可能 【想定される用途】 ・画像認識処理（ニューラルネットワーク含む）の加速 ・センサ近くでの処理加速 ・画像処理に基づくロボットシステム制御 #情報

「信州産学官連携機構 新技術説明会」（2016年8月2日開催）にて発表。https://shingi.jst.go.jp/list/shinshu-u/2016_shinshu-u.html 【新技術の概要】 農業所得の向上のための農業資材の削減と省力化を図るため、ICTを活用したスマート農業システムの構築を目指す。ドローンの高解像度空撮画像から植生指数を判別し、機械学習で画像認識することで、収量や作業性を大きく左右する耕地雑草を早期に検出する技術を研究開発している。 【従来技術・競合技術との比較】 農業生産に被害を出す雑草対策は、圃場全体の目視調査なので人手も時間もかかり、被害が顕在化してから画一的に除草剤等を散布するため管理コストが高い。また雑草の種や根が残ると、翌年以降の被害発生にもつながる。調査・判別手法が簡易で、かつデータ化による高汎用な技術が求められている。 【新技術の特徴】 ・機械学習による画像認識で耕地環境の雑草分布状況を効率的に可視化。 ・問題となる雑草の早期発見と予防対策による生産コストの削減と省力化。 ・市販の機体やデジカメの活用による高汎用化。 【想定される用途】 ・主要農作物（ダイズ、イネ等）の生産量向上と高品質化。 ・高山等に自生する希少植物の安全な保護。 ・有害な外来植物の効果的な駆除。 #アグリ・バイオ

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用い、写真ファイルに含まれるExif情報をラベルとして利用することで、簡単にオリジナルデータセットによる画像分類の実験を行う方法をご紹介します。 Neural Network Console Challenge (2020/3/4～2020/3/27) Neural Network Consoleを用いて画像分類機を作成するコンテストです。 https://nnc-challenge.com/ 次の動画「アンサンブル学習や複数回評価による手軽な精度向上テクニック」 https://www.youtube.com/watch?v=5XO9KkDi_94 前回の動画「素早いネットワーク設計のためのSmall Tips」 https://www.youtube.com/watch?v=m1I61k_CdRk Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 Deep Learning入門：層数、ニューロン数を決める指針 https://www.youtube.com/watch?v=OwccN7rj4Qg Deep Learning入門：ニューラルネットワークの多層化テクニック（BatchNormalizationの紹介） https://www.youtube.com/watch?v=X2KWO1UPqxk NNCチュートリアル：Image Augmentationレイヤーによる画像データの水増し https://www.youtube.com/watch?v=DrQoTVQP_RI クラウド版チュートリアル：簡単！画像認識プロジェクトの作成　～2層のニューラルネットワークで画像認識～ https://www.youtube.com/watch?v=RJVNdiwh680 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 NNCチュートリアル：ユニット機能を用いて複雑なネットワークを簡潔に記述する https://www.youtube.com/watch?v=m1I61k_CdRk 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（Windows版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Exif #Image Classification #画像分類 #CNN #Dataset #データセット #Convolutional Neural Networks #畳み込みニューラルネットワーク