BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:物体検出(Object Detection)のトレンドの紹介とPyTor
 ch実装の解説セミナー
X-WR-CALNAME:物体検出(Object Detection)のトレンドの紹介とPyTor
 ch実装の解説セミナー
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:742829@techplay.jp
SUMMARY:物体検出(Object Detection)のトレンドの紹介とPyTorch実
 装の解説セミナー
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190827T200000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190827T220000
DTSTAMP:20260522T023855Z
CREATED:20190724T072727Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74282
 9?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ハンズオンについては動作させ
 るところについては任意とし、RetinaNetやM2Detの\n著者実
 装の解説などをメインとします。\n（解説がメインで
 ハンズオンはおまけで考えています。リポジトリを自
 分で動かせる\nレベルを参加者の想定と考えています
 ので、基本的にサポートは行いません）\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※
 \n過去開催（6/18\,7/9\,7/20）に参加の方でもう一度聞き
 たい方は参加費を1\,000円と\nさせていただきました。\n
 \n\n開催日程\n\n8/27（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DeepLearnin
 g\n　　FasterRCNN[2015]とRegion Proposal Network\n　　YOLO[2015]とo
 ne stage detector\n　　SSD[2016]とMulti-scale feature maps\n　　Feat
 ure Pyramid Networks[2017]\n　　RetinaNet[2017]とFocal Loss\n　　M2D
 et[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.hatenablo
 g.com/entry/object_detection1\n　　https://lib-arts.hatenablog.com/entr
 y/object_detection2\n　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/object_d
 etection3\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/q
 ijiezhao/M2Det\n\n※アジェンダの詳細については当日の雰
 囲気を見て時間調整しますので、必ずしも\n上記の時
 間配分にはならないかと思われます。\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 Y
 S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。\nhttps://lib-arts.hatenab
 log.com/entry/math_nn4\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5\nh
 ttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6\nhttps://lib-arts.hatenablo
 g.com/entry/paper1_AlexNet\nhttps://lib-arts.hatenablog.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     （資料やコードを確認するにあたっ
 てあると便利です）\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
LOCATION:
URL:https://techplay.jp/event/742829?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR