コンピュータビジョンのための実践機械学習

コンピュータビジョンのための実践機械学習｜オライリー・ジャパン

画像の分類・検出・領域分割に加え、データ整備、学習パイプライン、継続評価、推論環境を扱う書籍。

画像の分類・物体検出・領域分割を、データ作成から配信・継続評価までつなぐ構成です。4章で出力する形、5〜6章でデータと前処理、8〜9章で品質確認と推論を扱います。日本語版にはTransformerと拡散モデルを扱う追加コラムがあると出版社が案内しています。

書誌・著者・翻訳：Valliappa Lakshmanan、Martin Görner、Ryan Gillard　著、大山匠　監訳、松田晃一　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400386/

書誌・発行日と分量：2023-07-19発行 / 520ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400386/

書誌・ISBN：978-4-8144-0038-6／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400386/

学習内容・扱うテーマ：画像処理 / 評価 / 運用／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400386/

書誌・原書：Practical Machine Learning for Computer Vision／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400386/

学習内容・構成と学習範囲：4章の検出・領域分割、5〜6章のデータ、8〜9章の品質と推論／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400386/

対象：画像を使う機械学習の基礎を持ち、撮影データ・判定単位・配信環境を含めて実装を考えたい開発者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。基礎や歴史的な実装を学ぶ資料として扱い、最新の操作手順と区別してください。

出典：オライリー・ジャパン「コンピュータビジョンのための実践機械学習 — 書誌・目次」／公開・更新情報：2023-07-19／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400386/

画像AIで、分類・検出・領域分割のどれが必要かを整理したい

編集部の整理 · 2026-09-15

画像全体にラベルを付ける、対象の位置を囲む、画素ごとに領域を分ける、という出力の違いから考えると、必要な学習データを説明できます。本書を読む前に、判定後に人や装置が何をするかを決めておきます。例えば対象があると分かるだけでよいのか、位置や形まで必要なのかで、付ける正解と評価の単位が変わります。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 必要な出力を画像の上に描く：ラベル、枠、領域のどれが作業に必要かを、共有可能な画像で表します。見逃しと誤検出のどちらで何が困るかも添えます。

2. 撮影条件ごとに例を分ける：照明、距離、背景、機器、対象物が異なる例を集めます。同じ対象の似た写真が学習用と検証用へ混ざらないように分割します。

3. 現場の入力に近い条件で見る：通常例だけでなく、暗い・ぼけた・一部が隠れた例を記録します。判定だけでなく前処理の時間や、保留して人へ戻す条件も確認します。

出版社の紹介する手法の網羅性は、手元の画像での精度を保証しません。書籍は2023年の内容であり、ライブラリや配信サービスは現行仕様を照合します。全編実読・コード実行の評価は行っていません。