Deep Learningを用いた画像認識技術のおすすめ書籍、論文、Web記事（随時更新）

Deep Learningを用いた画像認識技術に携わるにあたって読んだ書籍、論文、Web記事等。
随時更新中。

#書籍

|No.|category|name|おすすめ度|備考|
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
|1|Deep Learning|[Excelでわかるディープラーニング超入門](https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%B6%85%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B6%8C%E4%BA%95-%E8%89%AF%E5%B9%B8/dp/4774194743)|☆☆☆☆|Deep Learning超初心者向け|
|2|Deep Learning|[ゼロから作るDeep Learning 1](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=ZZM9Z7JLD0KX&dchild=1&keywords=%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8Bdeep+learning&qid=1612153475&s=books&sprefix=zerokara%2Cstripbooks%2C277&sr=1-1)|☆☆☆☆☆|Deep Learningにかかわる人は必読|
|3|Deep Learning|[ゼロから作るDeep Learning 3](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95%E3%83%95%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E7%B7%A8-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873119065/ref=sr_1_2?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=ZZM9Z7JLD0KX&dchild=1&keywords=%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8Bdeep+learning&qid=1612153475&s=books&sprefix=zerokara%2Cstripbooks%2C277&sr=1-2)|☆☆☆☆|PyTorch, Tensorflow, Chainerなどのフレームワークの成り立ちを理解したい人向け|

#論文
|No.|category|name|おすすめ度|備考|
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
|1|画像認識|[物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向](https://search.ieice.org/bin/pdf_link.php?category=D&lang=J&year=2019&fname=j102-d_3_203&abst=)|☆☆☆☆☆||
|2|Siamese Network|[High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection](https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Liu_High-Level_Semantic_Feature_Detection_A_New_Perspective_for_Pedestrian_Detection_CVPR_2019_paper.pdf)|☆☆☆☆||
|3|Siamese Network|[Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking](https://arxiv.org/pdf/1606.09549.pdf)|☆☆☆☆||



#Web記事
|No.|category|name|おすすめ度|備考|
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
|1|Neural Network|[ニューラルネットワークと深層学習](http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/)|☆☆☆☆☆|なぜニューラルネットワークのモデルを使うことで認識ができるのか理解できる|
|2|画像認識|[機械の目が見たセカイ　-コンピュータビジョンがつくるミライ](https://news.mynavi.jp/series/cv_future/)|☆☆☆☆|画像認識技術の概要を簡潔に説明してくれる。マイナビの記事。|
|3|Faster R-CNN|[Faster R-CNNにおけるRPNの世界一分かりやすい解説](https://medium.com/lsc-psd/faster-r-cnn%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8Brpn%E3%81%AE%E4%B8%96%E7%95%8C%E4%B8%80%E5%88%86%E3%81%8B%E3%82%8A%E3%82%84%E3%81%99%E3%81%84%E8%A7%A3%E8%AA%AC-dfc0c293cb69)|☆☆☆☆|Faster R-CNNのわかりやすい解説|
|4|SSD|[【機械学習】一般物体検知アルゴリズム SSD : 第1編](https://avinton.com/blog/2018/03/single-shot-multibox-detector-explained1/)|☆☆☆||
|5|SSD|[一般物体検知アルゴリズム Single Shot MultiBox Detector(SSD)をTensorflow v2で動くようにしつつ理解する](https://techblog.cccmk.co.jp/entry/2020/05/11/094834)|☆☆☆||
|6|YOLO|[物体検出手法の歴史　YOLOの紹介](https://qiita.com/mdo4nt6n/items/68dcda71e90321574a2b)|☆☆☆|物体検出の既存技術を簡潔に説明してくれている|
|7|YOLO|[YOLO (You Only Look Once)：ディープラーニングによる一般物体検出手法](https://blog.negativemind.com/2019/02/21/general-object-recognition-yolo/)|☆☆☆||
|8|CNN|[畳み込みニューラルネットを高速化するためのいろいろ](https://developer.smartnews.com/blog/2017/06/convolution-speed-up/)|☆☆☆||
|9|CNN|[MobileNet(v1/2)、ShuffleNet等の高速なモデルの構成要素と何故高速なのかの解説](https://qiita.com/yu4u/items/dc26d220e85279e76157)|☆☆☆||
|10|CNN|[pointwise convolution(1x1の畳み込み)で何をやっているか、概念を簡単に理解する](https://www.robotech-note.com/entry/2017/12/24/191936)|☆☆☆||
|11|CNN|[Depthwise convolution（dw畳み込み）の概念を理解する](https://www.robotech-note.com/entry/2017/12/27/084952)|☆☆☆||
|12|CNN|[grouped convolution(グループ化畳み込み)の概念を理解する](https://www.robotech-note.com/entry/2017/12/29/084349)|☆☆☆||
|13|CNN|[im2col徹底理解](https://qiita.com/kuroitu/items/35d7b5a4bde470f69570#%E3%81%AA%E3%81%9C%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%8B)|☆☆☆|im2colについて|
|14|Deep Learning|[Deep learningで画像認識①〜Deep Learningとは？〜](https://lp-tech.net/articles/j4xoo)|☆☆☆|①に続いて②～④も読むとDeep Learningが良く理解できる|