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蔵書情報

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書誌情報サマリ

タイトル

警察白書 平成30年版 特集:近年における犯罪情勢の推移と今後の展望

著者名 警察庁/編著
著者名ヨミ ケイサツチョウ
出版者 日経印刷
出版年月 2018.7


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 中央1217456464一般図書R317.7/ケ/閉架-参考通常貸出在庫 

関連資料

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警察庁
2009
486.8 486.8
画像処理 パターン認識

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1001111152422
書誌種別 図書(和書)
著者名 警察庁/編著
著者名ヨミ ケイサツチョウ
出版者 日経印刷
出版年月 2018.7
ページ数 241p
大きさ 27cm
ISBN 4-86579-123-5
分類記号 317.7
タイトル 警察白書 平成30年版 特集:近年における犯罪情勢の推移と今後の展望
書名ヨミ ケイサツ ハクショ
内容紹介 「近年における犯罪情勢の推移と今後の展望」を特集するほか、5つのトピックス、警察の組織と公安委員会制度、生活安全の確保と犯罪捜査活動、サイバー空間の安全の確保、組織犯罪対策、公安の維持と災害対策などをまとめる。
件名1 警察-日本

(他の紹介)内容紹介 脱CNN「Vision Transformer」と革新的物体認識モデル群の理論的背景からPythonによる実装までを詳細に解説!本書の中心となるテーマは、画像認識における画像分類です。画像分類は「画像がどのカテゴリに属するか」を判定するタスクであり、画像認識の中でも特に重要な役割を果たしています。自動運転、医療診断、監視システム、エンターテインメントに至るまで、画像分類技術の応用範囲は広大です。本書を通して画像分類モデルを活用した最先端の技術をお届けします。また本書では、すぐに実装していただけるよう、PyTorchやKerasを用いたプログラミングについても解説。ViTやSwin Transformerについては、PyTorchとKeras両者の実装コードを掲載しました。
(他の紹介)目次 1章 開発環境について
2章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装(PyTorch編)
3章 Vision Transformerの性能を引き上げる
4章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装(Keras編)
5章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装(PyTorch編)
6章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装(Keras編)
7章 T2T‐ViTを用いた画像分類モデルの実装(PyTorch)
8章 CoAtNetを用いた画像分類モデルの実装(PyTorch)
9章 BoTNetを用いた画像分類モデルの実装(PyTorch)
10章 EdgeNeXtを用いた画像分類モデルの実装(PyTorch)
11章 ConvMixerを用いた画像分類モデルの実装(Keras)
12章 GCViTを用いた画像分類モデルの実装(Keras)
13章 ConvNeXtを用いた画像分類モデルの実装(PyTorch)
14章 MViTを用いた画像分類モデルの実装(PyTorch)


内容細目


目次

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