見出し画像

本の感想一覧：Python(画像処理）

KIYO

概要・前提

　自分が読んだ本の記録を記載します（自分の備忘録用）。
　内容は「画像処理関係」です。

１．物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版] NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング

  • 評価：８点

  • 状態：2022年3月24日購入ー＞2022年10月2日完読

  • 備考：ー

　図解も多く数式も丁寧に書いてあり解説に力を入れていることが目に見えてわかるため非常によい。ただ、コメントをしっかり入れており改行もして変数名も丁寧なんだけど微妙にコードが分かりにくい（多分自分の知識不足だと思う）。
　基本的にはPytorchとTensorflow(keras)を使用したCNNがメインでありOpenCVはほぼない。

２．物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング

  • 評価：８点

  • 状態：2022年10月9日購入ー＞2022年12月2日完読

  • 備考：ー

　GANの学習に非常に役にたった。なお物体検出は前の図書と同じ内容。

３．今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング) 画像認識プログラミングレシピ_川島 賢

  • 評価：8点 (初版：2019年6月時なら10点だと思う)

  • 状態：完読

  • 備考：YOLOやOpenCVもあり

　画像処理関係の内容が盛りだくさんの本でありYOLOやOpenCVなど最新の画像処理の内容も含んでいる。ただしフレームワークを多く使用Chainer, Pytorch, Tensorflow+Kerasしており学習がしんどいのと、Chaierがすでに開発を終了しているため少し減点しました。

４．Vision Transformer入門 (Computer Vision Library)＿山本 晋太郎

  • 評価：10点

  • 状態：２０２３年２月２０日開始ーNOW

  • 備考：2022/11/11購入

　ViTの沿革から基礎、数式、実装を非常に丁寧に説明してある非常にレベルの高い本でした。よくある数式だけ書いたりするものではなく、しっかりとロジックに沿って実装まで落とし込んでいるため理解しやすかったです。
　前提としてPytorchやPythonの知識は必須です。

参考資料

更新履歴

  • 2022年1月12日：初版発行

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？