物体検出

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第3回)では、フォーカルロスの効果について検討しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第4回)は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで3回分 ...

物体検出

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第2回)では、RetinaNet の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第3回)は、フォーカルロス(Focal Loss)により ...

物体検出

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第1回)では、RetinaNet の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第2回)は、RetinaNet の実施例について説明します ...

生成モデル

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第3回)では、Unrolled GAN の学習メカニズムについて概説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第4回)は、クレームを含む発明ストーリーを ...

生成モデル

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第2回)では、Unrolled GAN の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第3回)は、Unrolled GAN の学習メカニ ...

生成モデル

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第1回)では、Unrolled GAN の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第2回)は、Unrolled GAN の実施例につい ...