SSDによる物体検出 理論と実装

概要

本講座のテーマは物体検出 (Object Detection) です。

講座内では、物体検出の代表的なアルゴリズム (SSD) を解説しながら、PyTorchを用いた実装をハンズオン形式で行います。

対象者は「ディープラーニングで画像の分類まではできるけど、更に発展した画像認識を行いたい」方です。


物体検出は近年のディープラーニングの発展によって急速に成長している研究分野です。 本講座では、主に代表的なモデルである SSD の理論を解説します。 Python によるコード実践もすることで、実際の画像認識で活きるスキルを身につけることができます。

講座を通じて得られること

・物体検出の概要把握

・代表的なモデル (SSD) の理解

・画像認識における実践的なコーディングスキル

内容

・物体検出とは

・物体検出における損失関数、評価

・SSD 解説

・SSD 実装

・他モデルの紹介



※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします．

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。

・PyTorch

・NumPy

また，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です．

※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。

こんな人にオススメ

• 深層学習を用いた高度な手法に挑戦したい方
• 物体検出に興味のある方
• SSDの理論の理解及び実装を行いたい方。

講師

雪江亮太
東京大学大学院にて深層学習を用いた医療画像処理の研究に従事。また、企業にて機械学習を用いた電力需要予測の開発に従事した経験がある。画像認識、深層学習、時系列データの分析に精通し、講師を担当する。

領収書について

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受付・入場時間

開始の10分前から

※なるべく5分前までにお入りください。

※途中参加も可能です。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。
初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

お問い合わせ

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。

・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。

・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。

・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。

・前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。連絡先のメールアドレスまたはLINE＠（推奨）にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。
統計学や機械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。