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。

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！

6/27（土）
受付： 13:45〜14:00
講義： 14:00〜15:30

※
途中5分ほどの休憩を1回設ける予定です。

1. 物体検出の概要(45分)
    1-1. 物体検出とは
    1-2. YOLOv2とYOLOv3の強みと弱み
    1-3. YOLOv1 → YOLOv2 → YOLOv3の進化
    1-4. YOLOのネットワークと推論の仕組み

2. ハンズオン(45分)
    2-1. 環境設定(Google Colaboratory)の解説
    2-2. YOLO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


※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YOLO_v3の著者実装をColab実行できるよう修正したプログラムを動かします。
https://pjreddie.com/darknet/yolo/

オンライン開催とします。Zoomを使用します。
詳細は前日にメッセージでお送りします。
参加にあたっては、支払いの際の注文番号を控えておいてください。

・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/

※
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。

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

その後、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。

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

現在、AIベンチャーで活躍中

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1.0GBの空き容量

6,000円 (1.5時間)


※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/1834855

※領収書発行が必要な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。
（BOOSTで1,000円だけ追加をお願いいたします。決済の記録をご利用いただく分には手数料はかかりません。
あくまで、pdfで領収書が必要な際のみで大丈夫です。）

※Zoomと資料のリンクは前日にご連絡いたします。

※ キャンセルにつきましては返金はできませんが、金額分のテキストの送付または、1か月以内の
別講座への参加が可能です。
↓テキストは下記より選ぶことができます。
https://lib-arts.booth.pm/items/1912668

※至急の用件の場合は講師までご連絡お願いします。
講師（毛利）の連絡先
ayukat101699@yahoo.co.jp

8名（人数に合わせて調整します。）

https://www.slideshare.net/TakuyaMouri/yolo-v1
↑上記が講師が作成したYOLO_v1論文を解説したスライドになりますので、参考にしていただけたらと思います！！

下記ページで様々なテキストが入手できるようにしています。
よろしければこちらもご検討いただけましたら嬉しいです！！
https://lib-arts.booth.pm/