BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:KaiRA 3Dデータ論文読み会【第５回】
X-WR-CALNAME:KaiRA 3Dデータ論文読み会【第５回】
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:938075@techplay.jp
SUMMARY:KaiRA 3Dデータ論文読み会【第５回】
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20240312T190000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20240312T200000
DTSTAMP:20260516T204525Z
CREATED:20240307T062821Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93807
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n人工知能研
 究会KaiRAについて\nKaiRA(Kyoto university AI Research Association)
 はAI・機械学習に関する本の輪読やKaggleへの参加など
 を行っている京都大学の自主ゼミサークルです。活動
 の一つとして、興味のある分野の論文について読み、
 発表し合っています。\n京都大学以外の学生、社会人
 でも入会することができるので、KaiRAに興味のある方
 は下記KaiRA公式サイトよりお問い合わせください。\n　
 　　\n\n概要\n3D論文読み会の概要\n3Dデータに関する論
 文で各自が興味のあるものを探し、論文の内容を解説
 します！\n途中回からの参加も歓迎しています！\n3D論
 文読み会の目的\n3Dデータ分野の機械学習手法にはどの
 ようなものがあるのか、広く知る\n発表内容\n論文タイ
 トル：3D reconstruction from satellite imagery using deep learning\n
 論文の概要：学習ベースの多視点ステレオ（MVS）を用
 いて、衛星画像からの都市3D再構築を初めて試み、精
 度の高い深度マップの推測に成功し、既存の3Dモデル
 よりも優れたデジタル表面モデル（DSM）を生成\n日程\n
 2月～3月の毎週火曜日19:00～（※変動の可能性有）\n1時
 間程度\n開催形態\n完全オンライン開催（Google meet）\n
 過去回\n第1回：PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classif
 ication and Segmentation\n第2回：LidarGait: Benchmarking 3D Gait Recog
 nition with Point Clouds\n第3回：BuildingNet: Learning to Label 3D Bui
 ldings\n第4回：3D Registration with Maximal Cliques\n過去の論文
 読み会の内容についてはDocswellにて公開しているので
 、参考にご覧ください。
LOCATION:meet オンライン
URL:https://techplay.jp/event/938075?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR