コンビニなど物体検出モデルの活用が広がっています。最近の物体検出モデルのトレンドはSSDを基本にしたモデルです。百聞は一見に如かず、、、ではないですが、お手元にあるスマホ画像にバウンディングボックス(箱)を表示して遊んでみましょう。途中5分ほどの休憩を1回設ける予定です。9月に物体検出SSDの詳細版及び最新モデルM2Detを使用したハンズオンセミナーを予定しています。ご案内のページを8月に送付予定です。ご興味がある方はフォームにメールアドレス登録をお願い致します。※アジェンダの詳細については変更の可能性があります。(全体の流れが変わることはないです)※ハンズオンは拙著「PyTorch実装ハンドブック」のSSD推論プログラムを動かします。詳細ハンズオンのお問い合わせは以下になります。対象レベルとしては,他のフレームワークを使ってMNISTなどの画像分類の経験がある人を想定しています。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。Colabを使用しますが、簡単な解説がありますので、未経験でも問題ありません。東京理科大学の連携大学院を利用し、NTT研究所で量子ビットの理論モデルの論文を執筆し修士号を取得。https://arxiv.org/abs/cond-mat/0501581その後、アビームコンサルティングで基幹システム(ERP)導入プロジェクトをリード。下記リンク先の『PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック』の物体検出の章を執筆。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定員7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)備考https://www.slideshare.net/TakuyaMouri/yolo-v1↑上記が講師が作成したYOLO_v1論文を解説したスライドになりますので、参考にしていただけたらと思います!!ご参加にあたってのお願い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基本的に行わないようにお願いします。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、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。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いただきますので、その点だけ予めご了承ください。(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)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。ご協力のほど、よろしくお願いいたします。