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PyTorchの本で画像認識を学び、GPUを使ったモデル学習まで実践したい。そんな人は、まず作りたいモデルの出力を考えてください。本選びの軸が見えてきます。
画像の種類を当てる分類と、物体の位置まで示す検出では、データも評価方法も変わります。ここが最初の分かれ道。課題に合わせて本を選ぶと、学ぶ内容がつながりますよね。
今回は、入門的な画像分類からSSDによる物体検出、ViTや領域分割まで扱う4冊を紹介します。GPU設定や実装範囲を確かめながら、学習の道筋をつかみましょう。
書籍の早見表
4冊の対象と実装内容を早見表にまとめました。分類から始める人も、検出や複数タスクまで学ぶ人も、まず全体像をつかめます。
| 書籍 | 主な実践内容 | 環境・技術 | 参考価格（税込） |
|---|---|---|---|
 動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門 | CIFAR-10分類、転移学習、SRCNN | PCまたはGoogle Colaboratory、GPU設定 | 2,970円 |
 PyTorchによる物体検出 | SSDの学習・推論、mAP評価 | CNN、DataLoader、GPU | 3,300円 |
 深層学習による画像認識の基礎 | CNN、ViT、検出、領域分割など | PyTorchのサンプルコード | 3,960円 |
 PyTorchとfastaiではじめるディープラーニング | 画像分類など複数分野のモデル訓練 | PyTorch、fastai、Jupyter、GPUサーバー | 4,180円 |
価格は税込の希望小売価格が目安です。実売価格は時期や販売店で変わるため、購入時に確認してください。4冊とも紙書籍です。
初めて手を動かす人には、PCやGoogle ColaboratoryでのGPU設定を扱う入門書をおすすめします。分類を経験済みなら、検出や複数タスクを含む本で次の課題に進めます。
画像分類を学ぶ
『動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門』は2020年発行の256ページ。コーディングしながらPyTorchを学ぶ初心者向けで、GPU設定やインストールから画像認識へ進める構成です。
本書では自分のPCまたはGoogle Colaboratoryでの実行を扱います。GPU設定とPyTorchのインストールも含むため、環境を整えるところから学習を始められます。
題材はCIFAR-10の画像分類です。データ準備やモデル定義に加えて、損失関数・最適化関数の設定から学習、結果の可視化まで実装します。訓練全体のつながりもコードを追って理解できます。
転移学習とSRCNNによる画像の高精細化も登場します。既存モデルを活用する方法や、SRCNNで画像を高精細化する処理を知りたい人におすすめです。
物体検出へ
『PyTorchによる物体検出』は2020年発行の192ページ。SSDを題材に、画像内の物体の種類と位置を推定するモデルを実装します。物の場所まで捉える課題へ進みたい人におすすめです。
Tensorや自動微分、CNNを含むPyTorchの基礎とGPU利用、学習プログラムを扱います。学習用データの準備に加え、入力画像の前処理やDataLoaderも登場。検出モデルに必要な要素を押さえられます。
Data Augmentationも扱い、画像に変化を加えた学習データを使う方法を実装します。訓練と推論の両方を通して、モデルのコードやデータの影響を考えられる構成です。
評価指標はmAP（mean Average Precision）です。mAPは検出結果の評価に使う指標で、画像分類の正解率とは測る内容が違います。Pythonのサンプルコードもあり、SSDの実装と評価を学びたいエンジニアや学生におすすめです。
認識範囲を広げる
『深層学習による画像認識の基礎』は2024年発行の368ページ。PyTorchのサンプルコードとともに、CNNやVision Transformer（ViT）を学べます。分類実装を起点に、近年の画像認識へ視野を広げたい人におすすめです。
画像分類に加えて物体検出や領域分割も扱います。検出では物体の位置を示し、領域分割では対象となる部分を画素単位で識別。タスクごとにモデルが返す情報は変わります。
自己教師あり学習や画像と言語のマルチモーダル処理も収録。研究や実装で扱うテーマを広げたい若手技術者や情報系の学生におすすめです。
物体検出の平均適合率に加え、領域分割や自己教師あり学習の性能評価も扱います。学ぶ範囲は広め。PyTorchで分類を試した後に、仕組みや評価を深めたい人におすすめです。
fastaiで作る
『PyTorchとfastaiではじめるディープラーニング』は2021年発行の584ページ。PyTorchの上に構築されたfastaiを使い、画像分類を含むモデル訓練をプロジェクト形式で学びます。1冊で複数分野を学びたい人向けです。
コンピュータビジョンに加えて、自然言語処理や表形式データ、協調フィルタリングも扱います。別の機械学習タスクへ進みたい人にも、共通する訓練の考え方を学びたいプログラマにも役立つ内容です。
画像分類では、データの前処理から検証・テストへ進み、精度や速度、信頼性を改善する方法を学びます。実用アプリケーションまで扱うのが特徴です。
Jupyterノートブックのサンプルコードがあり、GPUサーバーの利用も扱います。深い数学の知識を前提としない説明なので、応用例を手を動かして学びたい人にも取り組みやすい内容です。
結論
PyTorchも画像認識も初めてなら、『動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門』をおすすめします。GPU設定から扱い、CIFAR-10分類と転移学習まで段階を踏めます。
物体の位置を検出したい人には『PyTorchによる物体検出』をおすすめします。SSDの学習・推論とmAP評価がそろい、分類の次に検出へ進む目的に合います。
CNNやViT、領域分割、自己教師あり学習まで体系的に学びたい人には、『深層学習による画像認識の基礎』がおすすめです。画像分類を含む複数分野のモデル訓練を学びたい人には、『PyTorchとfastaiではじめるディープラーニング』をおすすめします。
購入する一冊を決めたら、掲載コードを動かして評価まで進めると学習の流れを確かめられます。参考価格は希望小売価格で、実売価格は時期や店で変わります。
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