TensorFlow転移学習：コンピュータビジョン応用例と実装
- 大規模なデータセットで訓練されたモデル（例：ResNet、Inceptionなど）の特徴抽出部分を新しい目標検出タスクに移行し、微調整によって検出性能を向上させる。
- 画像分類：VGGやMobileNetなどのモデルを大規模な画像データセットで訓練し、その特徴抽出部分を新しい画像分類タスクに移行し、微調整を行うことで高い正確度の分類を実現する。
- 物体の認識: YOLOやSSDなどのモデルを大規模データセットで訓練し、その特徴抽出部分を新しい物体認識タスクに移行させ、微調整して識別精度を向上させる。
- 顔認識：大規模な顔データセットで訓練されたモデルの特徴抽出部分を新しい顔認識タスクに移行し、微調整によって高精度の顔認識を実現します。
- 画像スタイル変換：大規模なデータセットでトレーニングされたモデルの特徴抽出部分を新しい画像スタイル変換のタスクに移行し、微調整することでより良い画像スタイル変換の効果を実現します。
