## アルゴリズム・仕組み
フーリエ変換を利用して、弊社の公式キャラクター「デジごん」を檻から救出してあげます！
今回は、AIモデルにBatch Normalizationを導入することで学習の安定性を向上させます。
今話題のChatGPTを解説して、実際に使ってみました！
社内にある個室スペースですが、遠くからだとスペースが利用されているか分かりません。 今回はYOLOv5とarduinoを組み合わせて、個室スペースの空き検出システムを構築しました！
普段何気なく利用しているパノラマ画像撮影機能ですが、どのように撮影されているのでしょうか？ 今回はソフトウェアの合成によって作成するパノラマ画像ついて、OpenCVを用いて動画フレームからパノラマ画像の生成してみました！
紙面上に存在する文字をカメラで撮影し、その画像をプログラムやAIで解析することで、紙面上の文字をデジタルデータに変換する技術のOCR。EasyOCRというAIモデルを用いて実際にOCRをやってみました。
AutoEncoderというAIモデルを用いて、異常検知に挑戦。 AutoEncoderの仕組みを解説と実装、そしてモデルの評価まで解説します。
Dropoutという方法を用いて、CNNモデルの過学習を根本的に防ぐ方法をご紹介します。
CIFAR-10を用いてCNNモデルをPyTorchで構築ました。今回は、学習フェーズと検証フェーズを基に導き出した最も良いと思われるパラメータの評価を行います。AIの精度評価をします。
今回は、流行のByteTrackとYOLOv5を組み合わせてオブジェクトトラッキングをやってみました！オブジェクトトラッキングとは何かから始まり、トラッキングをやってみたいと思います。
本連載では、Batch Normalization*1やDropout*2などの様々な精度向上手法を利用することによって、CNNの精度がどのように変化するのかを画像データセットの定番であるCIFAR-10*3を用いて実験していきたいと思います。