募集内容 |
セミナー参加枠 3000円(会場払い)
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開催日時 |
2020/05/24(日) 11:30 ~ 13:00
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募集期間 |
2020/05/16(土) 22:20
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会場 |
オンライン オンライン |
イベントの説明
内容概要
自動運転、無人コンビニなど物体検出モデルの活用が広がっています。 最近の物体検出モデルのトレンドはSSDを基本にしたモデルです。 百見は1DOに如かず、、、ではないですが、 お手元にあるスマホ画像にバウンディングボックス(箱)を表示して遊んでみましょう。 当日はお楽しみに!
開催日程
5/24(日) 受付: 11:20〜11:30 講義: 11:30〜13:00 ※ 途中5分ほどの休憩を1回設ける予定です。
アジェンダ
1. 物体検出の概要(45分) 1-1. 物体検出とは 1-2. YOLOとSSDの性能比較 1-3. SSDのネットワーク 1-4. SSDがバウンディングボックスを推論する仕組み 1-5. SSDネットワークが出力する配列形状とバウンディングボックスへの変換 2. ハンズオン(45分) 2-1. 環境設定(Google Colaboratory)の解説 2-2. SSD推論プログラムのダウンロードとColab環境へのアップロード 2-3. サンプル画像でのバウンディングボックスの表示 2-4. スマホ画像でのバウンディングボックスの表示 2-5. プログラムの簡単な解説 ※アジェンダの詳細については変更の可能性があります。(全体の流れが変わることはないです) ※ハンズオンはKeras SSDをGoogle Colab環境で動くよう修正したプログラムを動かします。 https://github.com/rykov8/ssd_keras
会場
オンライン開催とします。Zoomを使用します。
対象者
・スマホ画像にバウンディングボックス(箱)を表示してみたい人 ・物体検出モデルがバウンディングボックスを表示する仕組みに興味がある人 ・物体検出YOLOのサイト↓をビビッときた人 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ ※ 対象レベルとしては,他のフレームワークを使ってMNISTなどの画像分類の経験がある人を想定しています。 Pythonの経験は必要ですが、Kerasの経験はなくても問題ありません。 Google Colabを使用しますが、簡単な解説がありますので、未経験でも問題ありません。
講師プロフィール
名前:毛利拓也 学生時代は東京理科大学の連携大学院を利用し、NTT研究所で量子ビットの理論モデルの論文を 執筆し修士号を取得。 https://arxiv.org/abs/cond-mat/0501581 アビームコンサルティングで基幹システム(ERP)導入プロジェクトをリード。 退職後、東京大学の社会人講座でディープラーニングを学ぶ。 http://learn-ai.org/ 下記リンク先の『PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック』の物体検出の章を執筆。 https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798055473.html 下記リンク先の『scikit-learnデータ分析実装ハンドブック』の回帰、分類、クラスタリング、次元削減の章を執筆。 https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798055428.html 現在、AIベンチャーで活躍中
当日のお持物
PC(Google Driveに接続可能) Googleアカウントの作成(Colabのログイン時にアカウントを使用します) Google Driveの0.5GBの空き容量 Google Colabの初期ログイン(事前に手順を送付します。)
費用
3,000円 (1.5時間) ※領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします ※決済は下記より該当金額の購入をお願いします。 https://lib-arts.booth.pm/items/1806756 ※ 5/23の20時以降は支払いの確認が取れない可能性があるので、記載の 決済を行わず講師に直接連絡する形でお願いいたします。 > ayukat101699@yahoo.co.jp (別途手数料をいただく可能性もありますのでご注意ください)
定員
6名(人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません)
備考
講師(毛利)の連絡先 ayukat101699@yahoo.co.jp
ご参加にあたってのお願い
無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので 基本的に行わないようにお願いします。(直前参加は定員的に問題なければ歓迎です!) 体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、 イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。 上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて いただきますので、その点だけ予めご了承ください。 (7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います) モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。 ご協力のほど、よろしくお願いいたします。
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