画像認識の分野において、近年急速に発展しているTransformerベースの手法とその派生モデルに焦点を当て、キーポイント検出、物体セグメンテーション、画像キャプショニングの実装方法を詳細に解説したのが本書です。好評の既刊『Vision Transformer/最新CNNアーキテクチャ画像分類入門』、最新刊の『DETR最新・物体検出アーキテクチャ入門』に続く第3弾となります。
本書の特徴を以下となります。
・セグメンテーション実装を本格的に解説する入門書。 PyTorch×timmライブラリでデータ準備→学　習→推論→可視化までをコード中心に一気に学べます。
・4大タスクを網羅。キーポイント検出・姿勢制御・セグメンテーション・キャプショニングにおける共通パターンとタスクごとの差分を整理して理解できます。

姿勢制御、セグメンテーション、キャプショニングにおけるCOCOデータのフルセットを用いた学習は、実務エンジニア／研究者／学生などの読者層におすすめです。