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X-WR-CALDESC:PyTorchのハンズオンで学ぶ物体検出(Object Detectio
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SUMMARY:PyTorchのハンズオンで学ぶ物体検出(Object Detection) #3
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72718
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n\n
 最近TensorFlowやKerasに追随する形でPyTorchが勢いがあるよ
 うなので、\nハンズオンを行います。題材としては、
 なかなか複雑で解説されることの\n少ない物体検出(Obje
 ct Detection)のSSDモデルを取り扱います。\n\n第2回のデー
 タセットVOCを使った学習に続いて、\n第3回ではデータ
 セットBCCDの新規モデル学習に取り組みます。\nhttps://gi
 thub.com/Shenggan/BCCD_Dataset\n\n\n開催日程\n\n4/28（日）\n受付
 ： 15:50〜16:00\n講義： 16:00〜19:00\n\n※\n途中5分ほどの休
 憩を数回設ける予定です。\n\n\n第3回アジェンダ\n\n1. 
 物体検出の概要(50分)\n    1-1. 物体検出とは\n    1-2. 物
 体検出モデルSSDの推論の仕組みの振り返り（第1回の推
 論編スライドの抜粋）\n    1-3. 物体検出モデルSSDの学
 習の仕組みの振り返り（第2回の学習編スライドの抜粋
 ）\n    1-4. データセットBCCDのTensor化\n    1-5. SSDのデー
 タ拡張（画像の水増し）\n\n2. 実装の予備知識(40分)\n   
  2-1. 環境設定(Google Colaboratory)\n    2-2. SSDサンプルプロ
 グラムのダウンロードとColabへのアップロード\n    2-3. 
 OpenCV画像データ、PIL画像データを使ったハンズオン\n  
   2-4. torchvisionを使ったPIL画像データの拡張のハンズオ
 ン\n    2-3. PyTorchの独自クラスでデータセットを作成の
 ハンズオン\n\n3. 実装(90分)\n    3-1. ハンズオンのタスク
 共有\n    3-2. 訓練データ読み込みvoc0712.py、データ拡張a
 ugumentations.pyの概要を解説\n    3-3. プログラム修正箇所
 の共有\n    3-3. プログラムの修正\n    3-4. データセット
 BCCDを使った新規モデル学習のハンズオン\n    3-5. 新規
 モデルを使って、血液細胞の物体検出を実行のハンズ
 オン\n    3-6. データ拡張なしで学習したモデルを使っ
 て物体検出のハンズオン（拡張ありと比較のため）\n\n
 ※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）\n\n\n会場\
 n\n水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺\n千代田区西神
 田2-7-14 YS西神田ビル2F\n\n\n対象者\n\n・SSDモデルで独自
 の訓練データを使って学習させる場合のプログラム修
 正方法を理解したい方\n・新規モデルを使って、物体
 検出を動かして画像にバウンディングボックスを表示
 してみたい方\n\n\n※\n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。\nPythonの経験は必要ですが、PyTor
 chの経験はなくても問題ありません。\n第1回「SSDモデ
 ルの推論のハンズオン」、第2回「SSDモデルの学習のハ
 ンズオン」の受講後が望ましいですが、最初に1\,2回の
 振り返りをするので、第3回からでも参加可能です。\n\
 n\n講師プロフィール\n\n名前：毛利拓也\n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\n執筆し修士号を取得。\nhtt
 ps://arxiv.org/abs/cond-mat/0501581\n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。\nその後、東京大学の社会人講座でディープラ
 ーニングを学び、\n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。\nhttps://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798055473.html\n\n\n当日
 のお持物\n\nPC（Python環境はご自身で予めご用意くださ
 い）\nGoogle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）\nGoogle Driveの1GBの空き容量\n※物
 体検出の学習はGPUが必要なため、ColabのGPUを使用しま
 す。（CPUだとパワー不足で学習できません。）\n\n\n費
 用\n\n6\,000円 (3時間)\n\n※\n・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\n\n\n定員\n\n8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）\n\n\n備考\n\nhttps://www.slideshar
 e.net/TakuyaMouri/yolo-v1\n↑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！！\n\n過去に実施したハンズオン
 です。今後、第1\, 2回も定期的にハンズオンを開催予
 定です。\n\n第1回\nhttps://ml-for-experts.connpass.com/event/123469
 /\n\n第2回\nhttps://ml-for-experts.connpass.com/event/124719/\n\n\nご
 参加にあたってのお願い\n\n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\n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！）\n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、\n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。\n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\nいただきますので、その点
 だけ予めご了承ください。\n（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\n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）\n\n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。\nご協力のほど、よろしくお願いいたします。\n
 \n
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