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X-WR-CALDESC:PyTorchで動かす物体検出＆セグメンテーション
 （MaskR-CNN）ハンズオン
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SUMMARY:PyTorchで動かす物体検出＆セグメンテーション（Mas
 kR-CNN）ハンズオン
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76927
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n
 画像内のオブジェクトにマスク（インスタンスセグメ
 ンテーション）を掛ける\nMaskR-CNNモデルのハンズオン
 を実施します！\n\nモデルが若干大きくGPU環境が必要に
 なるので、当日はAWS EC2インスタンス上で\nMask R-CNNモデ
 ルを学習させます。AWSのインスタンスを用いることで
 、CUDAなど\nのセットアップの必要なしで実際に学習を
 行うことができます。\n\n下記が簡単なアジェンダにな
 ります。\n　1. 環境構築（インスタンス作成、コマン
 ドインストール、cocoデータセットダウンロード）\n　2
 . cocoデータセットを使った学習\n　3. 推論\n　4. 独自デ
 ータセットの作り方\n　5. 独自データセットを使った
 学習\n　\n当日はお楽しみに！\n\n開催日程\n5/9（土）\n
 受付： 15:50～16:00\n講義： 16:00～19:00\n\n※\n途中5分ほど
 の休憩を1回設ける予定です。\n\n進め方\n　今回は実装
 メインで進めるため、理論の説明は軽くにとどめます
 。\n　AWS EC2インスタンスは最初から作って頂きます。\
 n　手順は全て手順書に記載されているため、手順書を
 参考に構築していってください。\n　\n　ところどころ
 viエディタを使う箇所があるため、\n　viエディタを使
 ったことがない人は練習しておいてください。\n\nアジ
 ェンダ\n　0. はじめに（5分）\n　1. 物体検出＆Instance Se
 gmentationの概要（20分）\n　　1-01. 物体検出とは（5分）\
 n　　1-02. R-CNN（3分）\n　　1-03. Fast R-CNN（3分）\n　　1-0
 4. Faster R-CNN（3分）\n　　1-05. Mask R-CNN（6分）\n　　\n　2
 . ハンズオン（140分）\n　　2-01. 環境（AWS EC2インスタ
 ンス[p2.xlarge]）の解説（10分）\n　　2-02. インスタンス
 作成（5分）\n　　2-03. EC2インスタンスへのログイン方
 法（5分）\n　　2-04. cocoデータセットの解説とダウンロ
 ード（10分）\n　　　　  ⇒ダウンロード完了まで50分
 掛かるので放置\n　　2-05. Juypter Lab のインストールと
 設定（25分）\n　　2-06. 各種コマンドインストール（5
 分）\n　　2-07. MaskRCNN関連コマンド群のインストール（
 10分）\n　　2-08. Mask R-CNN 本体をインストール（10分）\n
 　　2-09. デモを動作させる（5分）\n　　2-10. 設定ファ
 イル修正（yamlファイルの設定）（10分）\n　　2-11. ト
 レーニング実施（10分）\n　　2-12. 推論実施（15分）\n
 　　2-13. 独自データセットの作り方解説と実施（20分
 ）\n　　\n　3. 締め（5分）\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。\n　（全体の流れ
 が変わることはありません）\n\n今回使用するモデル\nF
 acebook AI Research社の maskrcnn-benchmark を使用します\nGithub: 
 https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark\n\n開発環境\n
 環境：AWS EC2（p2.xlarge）\nOS  : Ubuntu18.04\n言語：Python3.6、
 Pytorch1.3.7\n\nAWS EC2のアカウントはこちらで用意します
 。\n当日はネットワークに接続できるPCを1台持参して
 ください。\n負荷は全く掛からないため、PCスペックは
 しょぼくて大丈夫です。\n\n会場\nオンライン開催とし
 ます。\nZoomを用いて主催者の画面を参加者と共有し、
 進行予定のため、Zoomのアカウントと\nPCをご用意いた
 だけたらと思います。\n\n対象者\n・画像内のオブジェ
 クトをマスクで囲みたい人\n・インスタンスセグメン
 テーションに興味がある人\n・画像のオブジェクト情
 報をテキスト化して活用したい人\n\n対象レベル\n・Unix
 系OSを使ったことがある人\n　⇒簡単なコマンドのイン
 ストールとviエディタを使った経験があれば問題あり
 ません。\n・Python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・AWS EC2インスタンスを作
 成したことがなくても問題ありません。\n　ハンズオ
 ンでは AWS EC2インスタンスを作成する手順書をお渡し
 します。\n\n参加する際の注意点\n手順書の内容はWindows
 ベースのソフトウェアを用いて進行します\n例えば、SS
 H接続はTeraTerm、FTP接続はWinSCPです\nもし、MacのノートPC
 を持参される方はソフトウェアの違いを自力で解決す
 ることになります\n（講師がMacを使えないため）\n\n特
 に以下の点は自力での解決をお願いします\n　・AWSのEC
 2インスタンスにSSH接続（公開Key）を用いた接続\n　・A
 WSのEC2インスタンスにFTP接続（公開Key）を用いた接続\n
 \nMacに関する助言はできないため\n技術に不安がある方
 は、予めご自身でEC2接続をテストしてからの参加をお
 願いします\n\n講師プロフィール\n名前：清元邦夫\n株
 式会社漫画パーツ生成所 代表\nhttps://mangaparts.com/\n\n画
 像処理系のお仕事を中心にやっています。\n\n当日のお
 持物\nPC1台\n　・wifiでネットワークに繋がること\n　・
 以下3つのツールをインストールしておいてください\n
 　　- TeraTerm\n　　　https://forest.watch.impress.co.jp/library/sof
 tware/utf8teraterm/\n　　　⇒Tera Term無印版（ポータブル版
 ではないほう）\n　　- WinSCP\n　　　https://forest.watch.impr
 ess.co.jp/library/software/winscp/\n　　　⇒フリーソフト版の
 ほうです\n　　- labelme\n　　　⇒labelmeはアノテーショ
 ンツールの一種です\n　　　　今回は独自データ作成
 時に使用します\n　　　　Anaconda3 に labelmeパッケージ
 をインストールしておいてください\n　　　　　\n　　
 　　　Anaconda3 ダウンロードサイト\n　　　　　https://ww
 w.anaconda.com/distribution/\n　　　　　\n　　　　　labelmeの
 インストール方法\n　　　　　https://anaconda.org/conda-forge
 /labelme\n費用\n・5\,000円 (5/7までに支払いが確認できる
 場合)\n・8\,000円 (5/8以降の支払いの場合)\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※決済は下記より該当金額
 の購入と決済ページへその旨の連絡をお願いします。\
 n（ご連絡の際はこのページのリンクを貼っていただけ
 ると確認がスムーズなので嬉しいです）\nhttps://lib-arts.
 booth.pm/items/1806756\n\n※ キャンセルにつきましては返金
 はできませんが、金額分のテキストの送付または、1か
 月以内の\n別講座への参加が可能です。\n↓テキストは
 下記より選ぶことができます。\nhttps://lib-arts.booth.pm/ite
 ms/1912668\n\n定員\n締め切りました。\n以後の申し込みは
 下記よりお願いいたします。\nhttps://liberal-arts-for-tech.co
 nnpass.com/event/175073/\n\n備考\n下記ページで様々なテキス
 トが入手できるようにしています。\nよろしければこ
 ちらもご検討いただけましたら嬉しいです！！\nhttps://
 lib-arts.booth.pm/\n\n
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