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X-WR-CALDESC:物体検出(Object Detection)のトレンドの紹介と簡
 易ハンズオンセミナー【リターンズ】
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 易ハンズオンセミナー【リターンズ】
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SUMMARY:物体検出(Object Detection)のトレンドの紹介と簡易ハ
 ンズオンセミナー【リターンズ】
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73818
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n\n
 物体検出の研究トレンドについて取り扱えればという
 ことで、HOG[2005]などの\n局所特徴量を用いたアプロー
 チから、DeepLearningを用いたRCNN[2013]、\nFasterRCNN[2015]、YOL
 O[2015]、SSD[2016]、RetinaNet[2017]、M2Det[2018]\nなどについて
 解説していきます。\n\n話を聞くだけだと大変だと思う
 ので、なんらかの実装例を元に簡単なハンズオンを行
 います。\n（解説がメインでハンズオンはおまけで考
 えていますので、適当なTensorFlow実装を探して手元で\n
 動作させる程度を想定しています）\n\n※\n期待値が上
 がり過ぎるとやりづらいので、過度な期待はし過ぎな
 いようにお願いします。\n出典はオリジナル論文か著
 者実装を基本メインで紹介するため情報ソースは問題
 ないと思いますが、\n全てのご質問にはお答えできな
 いかもしれないことは予めご留意ください。\n\n※\n6/18
 開催と同様の内容ですが、6/18開催の準備が若干間に合
 ってなかったので、6/18に参加された\n方は今回は無料
 での参加が可能な形にさせていただきました。\n\n\n開
 催日程\n\n7/9（火）\n受付： 19:50〜20:00\n講義： 20:00〜22:
 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アジェンダ\n\n1. 事前知識の整理（20分）\n　　物体
 検出(Object Detection)とは\n　　DeepLearning以前の物体検出
 （HOG+Boosting）\n　　CNNのおさらいと考察\n\n2. 物体検出
 の研究トレンド（60分）\n　　RCNN[2013]とDeepLearning\n　　
 FasterRCNN[2015]とRegion Proposal Network\n　　YOLO[2015]とone stage 
 detector\n　　SSD[2016]とMulti-scale feature maps\n　　Feature Pyram
 id Networks[2017]\n　　RetinaNet[2017]とFocal Loss\n　　M2Det[2018]
 とMulti-Level Feature Pyramid Network\n　　↓下記が進行にあた
 っての参考記事です。\n　　https://lib-arts.hatenablog.com/ent
 ry/object_detection1\n　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/object_
 detection2\n　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/object_detection3
 \n\n3. 簡易ハンズオンとコードの解説（30分）\n　　簡
 単な動作例を元にコードの解説を行います。下記の著
 者実装など読む予定です。\n　　https://github.com/qijiezhao/
 M2Det\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対象レベル
 としては，CNNの基礎知識（AlexNet、VGGNet、ResNetなど）に
 ついて知っており、\nMNISTなどの画像分類の経験がある
 方を想定します。\n↓下記の理解は前提とします。\nhtt
 ps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4\nhttps://lib-arts.hatenablog.
 com/entry/math_nn5\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6\nhttps
 ://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper1_AlexNet\nhttps://lib-arts.hatenab
 log.com/entry/paper2_VGGNet\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper3
 _ResNet\n\n\n講師プロフィール\n\n東大工学部卒。\nデータ
 分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジ
 ネスのどれも経験があり強い。\nまた、多くの業界の
 プロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。\n
 初心者向けの指導実績も多く、1\,000名近い。\n\n\n当日
 のお持物\n\n・筆記用具\n・PC     Python(3.6推奨）、PyTorch
 が使える状態でお願いします。\n※ 題材によって変更
 の可能性があります\n\n\n費用\n\n4\,000円 (2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\n5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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