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SUMMARY:第12回 全日本コンピュータビジョン勉強会
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93375
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n目的：\n第12
 回全日本コンピュータビジョン勉強会（JapanCV）は、PRM
 U/IBISML/CVIM研究会との共催で、広島大学東広島キャンパ
 スにてハイブリッド開催としたいと思います。\nテー
 マは「データセット関連論文読み会」として、以下の
 ような内容の論文を発表してくださる方を募集します
 。オンライン発表でもOKです。\n\n\nデータセットを紹
 介する論文\n\n\nアノテーションを楽にするための手法
 を紹介する論文\n\n\nData-Centric AIやMLOps等、データセッ
 トの管理などに関する論文\n\n\n同時開催のPRMU/IBISML/CVIM
 研究会についてはこちらをご参照ください。\nPRMU/IBISML
 /CVIM研究会：\nPRMU/IBISML/CVIM研究会は3/3(日)～3/4(月)の二
 日間にわたり「雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPS
 J-CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり (IBISML)」という
 テーマで開催されます。\n本サイトの登録者はこちら
 の研究会へも参加が可能です。ただし、予稿集が必要
 な場合はPRMUのサイトにてオンラインでの参加登録（有
 料）が必要です。\nhttps://ken.ieice.org/ken/user/index.php?cmd=pa
 rticipation&tgs_regid=5cde2e21cf20d81cf68d77a9979b128ed6d1e81aeb5ed9d23b1
 4f6578293e45d&lang=\n\n\nPRMU研究会の技術研究報告の年間予
 約者は、事前に電子データをダウンロードするか、当
 日インターネットに接続して各自ダウンロードして下
 さい。\n\n\n年間予約者でない方も、下記から「オンラ
 イン参加登録」することにより、技術研究報告の電子
 データをダウンロード（有料）できます。（現地でオ
 ンライン参加登録することも可能）\n\n\nhttps://ken.ieice.o
 rg/ken/user/index.php?cmd=participation&tgs_regid=5cde2e21cf20d81cf68d77a
 9979b128ed6d1e81aeb5ed9d23b14f6578293e45d#download\n\n\n「参加費の
 お支払いについて」の案内に従って，参加費（オンラ
 イン決済）をしてください．\n\n\n\n\n発表者\n今回参加
 申込みは\n\n「発表枠」\n「聴講枠」\n「学生優先枠」\n
 「オンライン枠」\n\nの4つがあります。\n社会人枠およ
 び学生枠の人数はPRMUも含めた登録者数を勘案して、途
 中増やすことがあります。\nまた補欠者およびオンラ
 イン枠の方には、別途配信URLをconnpassのメッセージ機
 能でお知らせいたします。\n発表者の方で発表の内容
 が決まりましたら、メーリングリストでご連絡いただ
 くか、@kantocvまでご連絡ください。\n発表者が決まりま
 したら、こちらに記載いたします。\n\n\n\n時間\n発表者
 \n発表内容\n\n\n\n\n15:00 - 15:20\n\nOpening ～JapanCV＆PRMU/IBISML
 /CVIM研究会共同開催について～\n\n\n15:20 - 15:40\ntakmin\nMac
 hine Learning Operations (MLOps): Overview\, Definition\, and Architectur
 e\n\n\n15:40 - 16:00\nkzykmyzw\n"Segment Anything"\,"Recognize Anything: 
 A Strong Image Tagging Model"\,"Depth Anything: Unleashing the Power of L
 arge-Scale Unlabeled Data"\,"The All-Seeing Project: Towards Panoptic Vis
 ual Recognition and Understanding of the Open World"のデータセット
 構築解説\n\n\n16:00 - 16:20\nryo-nakamura\nPre-training Vision Transf
 ormers with Very Limited Synthesized Images\n\n\n16:20 - 16:30\n\n休憩\
 n\n\n16:30 - 16:50\nalfredplpl\n画像/動画データセットの紹介
 と作り方(LAION-5B、CommonCanvas、DALL-E 3、Sora、Lumiere、Genie
 、Panda-70M)\n\n\n16:50 - 17:10\nttyszk\nFull or Weak annotations? An ad
 aptive strategy for budget-constrained annotation campaigns\n\n\n17:10 - 
 17:30\ncaprest\n車載データセット構築におけるレアケース
 マイニング\n\n\n17:30 - 17:50\nnao_okamo\nLearning Transferable Visu
 al Models From Natural Language Supervision (ICML2021)DINOv2: Learning Ro
 bust Visual Features without Supervision (arXiv2023)The Effectiveness of 
 MAE Pre-Pretraining for Billion-Scale Pretraining (ICCV2023)\n\n\n\n開
 催場所：\n広島大学東広島キャンパス\n〒739-8511 広島県
 東広島市鏡山一丁目3番2号\n\nJR東広島駅からタクシー
 で15分\nJR西条駅から路線バスで15分\nJR八本松駅から路
 線バスで20分\n\nhttps://www.hiroshima-u.ac.jp/access/higashihiroshim
 a\n懇親会：\n詳細が決まり次第お知らせします。\n無線
 LANについて：\nあり\n資料の事前アップロード\nオンラ
 インで参加する方のために、発表者の方は事前にSlideSh
 areやGoogleドキュメントに資料を上げて頂けますでしょ
 うか。\nSlide Share:\nhttp://www.slideshare.net/\nSpeaker Dec\nhttps:/
 /speakerdeck.com/\nGoogle Docs:\nhttp://docs.google.com/?tab=oo&authuser=
 0#folders/0B6prpJWU-BLhMzMxNjBkNzktYjUwYS00NzUyLTkyNDAtNmZiYWE0NzU3ZmRj\n
 Google Docsのアップロード方法は\n\n自分のアカウントのg
 oogle docsに資料をupする\nupした資料の"共有設定"から"ユ
 ーザーを追加 でCV勉強会のメールアドレス "cvim_tutorial@
 googlegroups.com" を追加する\n"メール通知を送信する（推
 奨）"にチェックが入っていることを確認し\, 共有する
 \n\n配信：\n配信は発表はZoomを使用します。 各々アプ
 リのダウンロード等準備をお願い致します。また、Yout
 ube Liveでも配信を行う予定ですが、URLは登録者のみに
 お知らせしますので、視聴希望の方は補欠枠でも結構
 ですのでご登録をお願いいたします。\n配信URLは、前
 日（3/2）の夕方までにconnpassのメッセージ機能でお知
 らせしますので各々確認をお願い致します。\nまた、
 オンライン参加者用の質疑応答はSlackから行います。
 こちらの参加方法も配信URLと一緒にconnpassのメッセー
 ジ機能でお知らせします。\nまた、勉強会の資料が上
 がったら、#japancv タグをつけて以下のカウントからtwee
 t予定ですので、フォローをお願いします。\nhttp://twitte
 r.com/kantocv\nhttp://twitter.com/nagoyacv\nhttp://twitter.com/kansaicv\n
 勉強会のサイト：\n過去の履歴などは、以下のサイト
 で見ることができます。\nhttp://sites.google.com/site/cvsaisent
 an/\nまた、以下のメーリングリストでも連絡を回して
 います。\nhttp://groups.google.co.jp/group/cvim_tutorial
LOCATION:広島大学　東広島キャンパス 東広島市鏡山一丁
 目3番2号
URL:https://techplay.jp/event/933753?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
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