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(ブッタイケンシュツトガンオートエンコーダーガゾウショリニュウモンパイトーチテンソルフローツーニヨルハッテンテキジッソウディープラーニング)

本書はディープラーニングの発展型技術である物体検出と画像生成について取り上げた解説書です。自動運転、顔認識、外観検査、医療画像診断など、多くの分野で利用されている技術となっています。
物体検出は SSD の実装法をプログラミングを行いながら解説しています。また、手軽に物体検出を体験できるよう TensorFlow Hub についても紹介しています。
画像生成はオートエンコーダーから GAN までを取り上げました。

画像分類は理解できたが、その先にある物体検出や画像生成にどう手を伸ばすか。本書はまさにその段差を埋める一冊で、 YOLO や SSD といった物体検出モデル、 GAN による画像生成、オートエンコーダーによる特徴抽出を、 PyTorch と TensorFlow 2 の両フレームワークで実装しながら学べる構成になっています。

「ゼロから作る Deep Learning 」のような原理積み上げ型ではなく、実装を動かすことでアーキテクチャの全体像をつかむアプローチを採っているため、ある程度ニューラルネットの基礎 (畳み込み、誤差逆伝播) を理解した段階で手に取ると効果的です。逆に、初学者がいきなり読むと前提知識の不足で止まる可能性があるため、入門書を 1 冊挟んでから進むのが無理のない順序です。

2 つのフレームワークを並走させる構成は、片方しか触ったことがない読者にとって比較の視点を与えてくれる反面、分量が増えやすい面もあります。自分が主に使うフレームワークのパートを軸に読み進め、もう一方は差分を確認する程度に留めると消化しやすくなります。