[西野 恒教授 研究室] |
前提知識 | Python等のオブジェクト指向言語でのプログラミング経験、大学初等の微分積分、線形代数の知識 |
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9:30~ |
コンピュータビジョン動向 特に人の意図理解を中心とした最先端の研究の俯瞰 |
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11:00~ |
画像特徴量 畳み込みフィルタ、微分フィルタ、SIFT、HoG |
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12:30~ | 休 憩 | |
13:30~ |
画像特徴量 HoGの解析と可視化 |
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15:00~ |
識別器 最近傍探索、線形分類器、マージン最大化、サポートベクトルマシン |
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16:30~ |
表情認識 実画像処理、多クラス分類 |
9:30~ |
MLPと学習 多層パーセプトロン、最適化、交差検定、過学習 |
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11:00~ |
ConvNet 畳み込みニューラルネットワーク、確率的勾配法、損失関数、バックプロパゲーション |
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12:30~ | 休 憩 | |
13:30~ |
物体認識 物体認識研究の俯瞰 |
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15:00~ |
VGG ImageNet 学習済み深層学習モデル、ImageNetを用いた交差検定 |
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16:30~ |
深層表情認識 畳み込みニュートラルネットワークを用いた物体認識 |
9:30~ |
2次元姿勢 特徴点検出、人体の部位検出、二部グラフマッチング |
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11:00~ |
ファインチューニング 学習済みモデルの活用 |
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12:30~ | 休 憩 | |
13:30~ |
ジェスチャー認識 姿勢を用いたジェスチャー認識 |
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15:00~ |
動作認識 姿勢・物体認識を用いた動作認識の実装 |
9:30~ |
3次元幾何 カメラ・プロジェクティブ幾何 |
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11:00~ |
3次元姿勢 マルチビュー幾何、自己教師学習 |
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12:30~ | 休 憩 | |
13:30~ |
デジタルサイネージ・行動認識 インタラクティブなアプリケーション |
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18:00~ | アフターセッション |