ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング……PyTorchとKerasで学ぶディープラーニングによる物体検出を実装する！
株式会社秀和システム（東京都・代表取締役会長兼社長 上田智一）は、2025年6月28日、新刊『DETR（DEtection TRansformer）＆最新・物体検出アーキテクチャ入門』を発刊します。
好評の既刊『物体・画像認識と時系列データ処理入門［TensorFlow2/PyTorch対応第2版］』および『物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門』などの実装型入門書に続く、物体検出タスクに特化した中級～応用者向けの本格的な解説書です。
本書は、Transformerを用いた代表的検出モデル「DETR」を中心に、ViTによる物体領域の検出、CenterNetによる中心点予測型の検出、言語生成型アプローチであるPix2Seq、さらにはRetinaNetなどのCNN系アーキテクチャまでを幅広くカバー。近年の物体検出分野の主要モデルを比較・理解しながら習得できる一冊です。画像分類のその先……「どこに何があるのかを検出する」という実践的課題に挑むすべての人に自信を持っておすすめします。
■目次
1章 開発環境について
2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）
3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）
4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）
5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet-101）
6章 ResNet-152をバックボーンとするDETRによる物体検出
7章 COCOトレーニングセットを使用した物体検出
8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出
9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）
10章 RetinaNetによる物体検出（Keras）
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/49716/319/49716-319-02aff1b3d8fad06ab73a388874de5cc0-1920x1005.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■書籍概要
書名 DETR＆最新・物体検出アーキテクチャ入門
著者 チーム・カルポ
定価 4180円（税込）
発売日 2025年6月28日
Amazon https://www.amazon.co.jp/dp/4798074063
楽天ブックス https://books.rakuten.co.jp/rb/18158159/
※全国書店、ネット書店にてお買い求めいただけます企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000319.000049716.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp
株式会社秀和システム（東京都・代表取締役会長兼社長 上田智一）は、2025年6月28日、新刊『DETR（DEtection TRansformer）＆最新・物体検出アーキテクチャ入門』を発刊します。
好評の既刊『物体・画像認識と時系列データ処理入門［TensorFlow2/PyTorch対応第2版］』および『物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門』などの実装型入門書に続く、物体検出タスクに特化した中級～応用者向けの本格的な解説書です。
姉妹書となる『Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ 画像分類入門』と連携し、Transformerモデルの物体検出分野への応用を実践的に学べる内容となっています。
本書は、Transformerを用いた代表的検出モデル「DETR」を中心に、ViTによる物体領域の検出、CenterNetによる中心点予測型の検出、言語生成型アプローチであるPix2Seq、さらにはRetinaNetなどのCNN系アーキテクチャまでを幅広くカバー。近年の物体検出分野の主要モデルを比較・理解しながら習得できる一冊です。画像分類のその先……「どこに何があるのかを検出する」という実践的課題に挑むすべての人に自信を持っておすすめします。
■目次
1章 開発環境について
2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）
3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）
4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）
5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet-101）
6章 ResNet-152をバックボーンとするDETRによる物体検出
7章 COCOトレーニングセットを使用した物体検出
8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出
9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）
10章 RetinaNetによる物体検出（Keras）
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/49716/319/49716-319-02aff1b3d8fad06ab73a388874de5cc0-1920x1005.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■書籍概要
書名 DETR＆最新・物体検出アーキテクチャ入門
著者 チーム・カルポ
定価 4180円（税込）
発売日 2025年6月28日
Amazon https://www.amazon.co.jp/dp/4798074063
楽天ブックス https://books.rakuten.co.jp/rb/18158159/
※全国書店、ネット書店にてお買い求めいただけます企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000319.000049716.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp
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