Deep learning を用いた画像認識モデル
主にクラス分類や物体検出、Semantic Segmentation(ピクセルごとのクラス分類)を実装いたします。
クラス分類：自動で画像を定義されたカテゴリに分類
物体検出：自動で物体位置を検出し、その物体が何なのかまで検知
Semantic Segmentation：画像上に何があるかを物体の形状まで含めて自動で検出
それだけでなく機械学習やデータ分析もできます。
こちらで実装するだけでなく、質問にお答えすることも可能です。
Deep learningについてわからないことがあればご質問ください。
初級中級の方のみご応募ください。
学習データセットはお客様の方でご準備よろしくお願いいたします。
用件によって実現可能かどうか判断したいので購入の前にまずは何を実現したいのか相談させてください。
下記予め調査し、教えていただけるとやり取りがスムーズです。
認識したい物体と数
データセットの有無
成果物
期日
例)
希望タスク:Senantic Segmentation
データセットの有無:画像データとjsonファイルでのBounding boxデータ、画像パスを示したテキストファイルを既に持っている。
認識物体:車、バイク、人の3種類
成果物:CNN modelおよび学習用スクリプト
期日:2ヶ月
