キカガクブログ 
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こんにちは、機械学習の講師をしているキカガクの木下です！
写真を入力すると、ある画家風の画像に変換できる画風変換など、近年、様々な画像処理技術が注目を集めています。
このような画像処理は一見難しそうに見えますが、近年では Google Colaboratory やクラウドサービスを用いると簡単に実装できます。
画像を扱う画像処理・コンピュータビジョンは様々な書籍・サイトが存在し、どの情報源を参考にすればよいか悩む機会も多いのではないでしょうか。
今回は、そのような技術を実装してみたい、理解したい皆様に役立つ画像処理・コンピュータビジョンのおすすめ書籍を紹介します。
- 古典的な手法から最先端の技術までカバー！
- それぞれの書籍で講師が感動したポイントを複数ご紹介！
- 全ての書籍に簡単に実装できるコードが含まれており、すぐに実践できる！
これまでのおすすめ書籍は以下のリンクから御覧ください。
無料！Python & 機械学習入門コース
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ディープラーニングを用いた画像処理技術のおすすめ本！
画像処理はディープラーニングの台頭前後で、用いられる技術が大きく変化しました。
まずは、ディープラーニングを用いた画像処理技術のおすすめ本を紹介します！
コンピュータビジョン最前線 Winter 2021
1 冊目は最先端の研究領域までカバーした書籍を紹介します。この本は、学会誌のあり方を問い直し、情報共有を第一に考え発行されている雑誌です。
まだ書籍化されていない技術に関して簡潔にまとめられており、研究者でなくとも読んでおいて損のない一冊となっています。
まだ創刊されたばかりですが、各季ごとに発刊されるようなので、今から要チェックです！
- 最先端の技術が最小限の数式で説明されており、非常に明瞭な記述である！
- まだ日本語の文献が非常に少ない分野まで網羅されている！
- 定期的に発刊され、常に最先端の情報に触れることができる！
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
この書籍は、物体検出や GAN、オートエンコーダーといった、近年流行している画像処理技術の実装方法が一通り記載されている素晴らしい書籍です。
ここで、一通りの技術に触れたあと、各技術をより細かく学んでいくことが学習の近道だと思います。
また、PyTorch と TensorFlow 双方のコードが書かれていることも非常に貴重な書籍です。
- 画像処理分野の網羅には一番の書籍である！
- 少しマニアックで、他の書籍では扱われていないものも掲載！
- メジャーなフレームワーク2 つの実装が含まれており、比較できる！
GAN ディープラーニング実装ハンドブック
先程の書籍で GAN に興味を持たれた方やスタイル変換などを実装してみたい方におすすめの書籍がこちらになります。Google Colaboratory を用いた実装のため、誰でもすぐに実装できます。
GAN は近年最も注目を集めている画像処理技術の一つで、その中の最先端の手法である CycleGAN なども実装できます。これだけで面白いアプリや機械学習システムが作れること間違いなしです！
- 最先端の技術まで簡単な実装で紹介されている！
- 一つの技術に特化して紹介されており、他の書籍では得られにくい情報まで網羅されている！
- 誰でもすぐに実装できるような工夫がなされている！
BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門
現在、機械学習界隈を席巻しているのは Transformer と呼ばれる技術です。この技術は自然言語処理を中心に発展してきましたが、近年 Vision Transformer という画像処理用の Transformer も非常に高精度であることが知られてきました。
この本では、自然言語などを含めて Transformer を簡潔に理解することが可能な上に、コードまで多数掲載されている素晴らしい書籍です。
世界最先端の技術を実装してみたい方におすすめです！
- 世界最先端の技術を簡単に再現できる！
- 一見難しい知識をイラストを用いてわかりやすく説明されている！
- 他の書籍には載っていない技術が多数含まれている！
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
この本はこれまで紹介した書籍よりも、ニューラルネットワークの理論的な部分や基礎的な部分が多く説明されていることが特徴です。
基礎から学び、物体検出まで実装したい方に特におすすめです！
- ディープラーニング基礎からしっかり学べる！
- 数理的な部分もイラストを用いてわかりやすく説明されている！
- 最後はある程度ライブラリに依存しないでコーディングが可能になる！
古典的な手法を含む画像処理技術のおすすめ本！
ディープラーニングが流行してから急速に注目を集めたように思える画像処理ですが、はるか昔から研究は存在していました。現在でもこれらの技術を用いる機会はよくあります。
本章では、古典的な画像処理技術を扱った本を紹介します。
Python で始める OpenCV4 プログラミング
この書籍は、画像処理を扱う人が避けては通れない OpenCV というライブラリについて詳しく記述されており、辞書的に使用できます。
画像のグレースケール化や比の変更、エッジ検出など基本的な画像処理の操作はこれ一冊で知ることが可能です！
- これ一冊で、一番身近なライブラリについて網羅的に知ることができる！
- 辞書としてちょっとした処理を調べたいときにすぐ参照できる！
実践コンピュータビジョン
この本は先程の OpenCV を用いることなく数学的な部分を理解しつつ Python で画像処理を行う本格書籍です。
理解に時間がかかる部分もありますが、一つ一つ理解し、効率なコーディングを学ぶことは真の力になります。
やりきったときには達成感であふれる、ぜひ挑戦していただきたい一冊です。
- OpenCV などの利用を最低限に留め、一つ一つ理論から理解していく硬派な一冊である！
- Python の解説自体は初学者にも向けた丁寧なものであり、誰でも完走できる構成になっている！
R による画像処理と画像認識
最後に、Python ではなく R を使って画像処理を行う、変わり種の一冊を紹介します。一般的にあまり相性がよくないと思われがちな、R と画像処理ですが、行列計算は決して遅くなく Python と比較しても遜色ありません。
普段から R を使用しているユーザーにはぜひおすすめしたい一冊です！
- R と画像処理というあまり書籍化されていない技術を取り扱っている！
- R 言語の効率的な書き方を同時に学べる！
補足として読んでおきたい 2 冊
最後に画像処理に関連する補足的な書籍を紹介しておきます！
［増補改訂］GPU を支える技術 –超並列ハードウェアの快進撃［技術基礎］
近年の画像処理技術を支えるのはなんと言っても GPU (Graphical Processing Unit) です。GPU は元々ゲームなどの表現に用いられており、画像処理で必須の並列計算に非常に有効です。
こんな GPU の仕組みから歴史まで幅広くカバーしているのがこの一冊です。少しソフトウェアを学んでいる方からすると、馴染みのない用語などが出てきますが、自身の実装する技術の裏側を知っておくことは非常に重要なので、ぜひ読んでみてください！
画像処理エンジニア検定エキスパート・ベーシック公式問題集改訂第4版
最後に紹介するのは、画像処理を専門とするエンジニアのための試験の対策本です。
画像処理を学ぶ一つのモチベーションとして資格試験の合格という目標を設定するのは有効ではないでしょうか。
幅広い知識が必要とされており、この資格に向けて勉強していると自然と画像処理に詳しくなっていること間違いなしです！
最後に
いかがだったでしょうか。今回は画像処理・コンピュータビジョンに関するオススメの書籍をピックアップしました。
今回紹介しきれなかった素晴らしい書籍も多く存在するので、実際に書店に行き、様々な書籍を手にとって中身を見てみるのが良いと思います。
様々なオススメ情報を事前に手に入れた上で、書店にて書籍を探すとより自分に合った本を見つけられるので試してみて下さい。
次回は「機械学習を用いた自然言語処理」をテーマにおすすめ書籍を紹介する予定なので、お楽しみに！
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