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PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう！
本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。

・ PyTorch（パイトーチ）とは？
2018年にFacebook が発表した、ディープラーニングのフレームワークです。世界的にユーザーが多く、GitHubで公開されるディープラーニングのプログラムもPyTorchで作られたものが多数存在します。

・ 物体検出とは？
画像認識の一分野で、画像から特定の物体の位置と、その物体のカテゴリ（クラスタ）を検出する技術です。

ディープラーニングは当初、物体の識別において従来手法を大きく上回る精度を出したことから注目されました（例：2012年の画像認識コンテストILSVRC）。ただし物体識別自体はどちらかといえば要素技術であるため、そのまま現実のシステムに応用することは多くありません。実際に必要とされるものは、多くの場合、物体識別を発展させた物体検出です。自動運転・外観検査・医療分野の画像診断など、どれも物体識別ではなく物体検出の技術が使われています。
本書は、PyTorchの使いかたを習得することと、物体検出の各種アルゴリズムを理解して自力でプログラムを作れるようになることを目的とします。前半はPyTorchについて解説し、後半は物体検出の代表的なアルゴリズムを解説しながら、PyTorchでの実装例を示します。

＜本書の特徴＞
・PyTorchを使って物体検出アルゴリズムを実装できるようになります。
・Pythonによるサンプルコードを例示＆配布し、自分で手を動かしながら理解を深められます。

第1章　PyTorch によるプログラミング
第2章　物体検出アルゴリズムSSDの実装
第3章　SSDに関連した話題

Chainerは2015年にPreferred InfrastructureがPythonのライブラリとして開発・公開したフレームワークです。
本書は、Pythonの拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecとRNN（Recurrent Neural Network）を解説し、それらシステムをChainerで実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。