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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
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SUMMARY:物体検出(Object Detection)のトレンドの紹介とPyTorch実
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75408
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\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実装の解説については下記を元
 にM2Detの著者実装の解説を行います。\nhttps://lib-arts.hate
 nablog.com/entry/object_detection4\n\n※\n時間が少し余ると思わ
 れるのでCascade RCNN[2019]やCBNet[2019]の簡単な解説も\n追加
 で行えればと考えています。\n\n開催日程\n10/28（月）\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アジェンダ\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（45分）\
 n　　RCNN[2013]とDeepLearning\n　　FasterRCNN[2015]とRegion Proposa
 l Network\n　　YOLO[2015]とone stage detector\n　　SSD[2016]とMulti
 -scale feature maps\n　　Feature Pyramid Networks[2017]\n　　RetinaNe
 t[2017]とFocal Loss\n　　M2Det[2018]とMulti-Level Feature Pyramid Net
 work\n　　↓下記が進行にあたっての参考記事です。\n
 　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/object_detection1\n　　http
 s://lib-arts.hatenablog.com/entry/object_detection2\n　　https://lib-ar
 ts.hatenablog.com/entry/object_detection3\n\n3. PyTorch実装の解説（
 25分）\n　　下記を参考にM2Detの著者実装を読みます。\
 n　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/object_detection4\n\n4. 最
 新の物体検出の手法（20分）\n　　Cascade RCNN[2019]\n　　C
 BNet[2019]\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会場\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対象者\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.hatenablog.c
 om/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.hatenablog.com/entry/paper2_VGGNe
 t\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper3_ResNet\n\n講師プロフ
 ィール\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当日のお持物\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
 費用\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定員\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ご参加にあたってのお願い\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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