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X-WR-CALDESC:PyTorchのハンズオンで学ぶ物体検出(Object Detectio
 n) #1　推論編
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SUMMARY:PyTorchのハンズオンで学ぶ物体検出(Object Detection) #1
 　推論編
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72984
 8?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これを機に
 物体検出の仕組みともにPyTorchの基本について身に\nつ
 けましょう！！\n\n\n開催日程\n\n5/11(土)\n受付： 12:50〜1
 3:00\n講義： 13:00〜16:00\n\n※\n途中10分ほど休憩を設ける
 予定です。\n\n\n初回アジェンダ\n\n1. 物体検出の推論の
 解説(60分)\n    1-1. 物体検出とは（特徴、歴史、他モデ
 ルとの性能比較）\n    1-2. 物体検出モデルSSDの推論の
 仕組み\n    1-3. SSDネットワークの全体像\n    1-4. SSDネッ
 トワークが出力する特徴マップと出力層のTensor\n    1-5.
  出力層のTensor　➜　バウンディングボックスの絞り込
 み\n\n2. 実装の予備知識(40分)\n    2-1. 環境設定(Google Cola
 boratory)、Tensorの基礎知識を解説\n    2-2. SSDサンプルプ
 ログラムのダウンロードとColab環境へのアップロード\n
     2-3. Tensorの作成、操作、確認、GPU転送のハンズオン\
 n\n3. 実装(80分)\n    3-1. 物体検出のデモ実行（学習済み
 モデルを使用）\n    3-2. ネットワークが出力したTensor
 とバウンディングボックスの突き合わせ\n    3-3. スマ
 ートフォンなどで撮影した画像で物体検出のデモ実行\
 n    3-4. デモ実行section7_1.ipynb、SSDネットワークssd.py、
 推論detection.pyのプログラム処理概要を解説\n\n\n※\n第2
 回ではSSDネットワークを訓練し（データセットVOCを使
 用）、新規モデルを作成するハンズオンを考えていま
 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・PyTo
 rchをゼロから学びたい方\n・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・SSD
 モデルの推論の仕組みを理論、実装の両方の視点で理
 解したい方\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、PyTorch
 の経験はなくても問題ありません。\nColab使ったことが
 なくても解説があるので、問題ありません。\nJupyter-Not
 ebook形式のサンプルプログラムを提供するので、初心
 者でもバウンディングボックスを表示できます。\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。\narxiv.
 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
 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）\n\n\n費用\n\n6\,000円\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.slideshare.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\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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