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X-WR-CALDESC:PyTorchのハンズオンで学ぶ物体検出(Object Detectio
 n) #3　訓練データの変更
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SUMMARY:PyTorchのハンズオンで学ぶ物体検出(Object Detection) #3
 　訓練データの変更
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73292
 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\n開催日程\n\n5/25（土）\n受
 付： 12:50〜13:00\n講義： 13:00〜16:00\n\n※\n途中10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    2-5. 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augmentations.pyのプログラム処理概要の解説\n    3-3. プ
 ログラム修正箇所の共有\n    3-4. プログラムの修正（
 訓練データ読み込みのコピープログラムvoc0712_bccd.pyを
 新規作成）\n    3-5. 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    3-6. 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    3-7. 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・SSDのデ
 ータ水増しに興味がある方\n・PyTorchの実装に興味があ
 る方\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。\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。\nhttps://arxiv.o
 rg/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\n3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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