OpenCV、機械学習、はやりのDeep learningの環境構築の方法、サンプルの動かし方、APIの使い方、Tipsなどをすぐに忘れてしまうので、備忘録として記録している。記憶がなくなるスピードが、早いのでメモしておかないと再現できなくなる確率が高まっている。 最近、再度HDDを飛ばしてしまい、過去の自分のページに再度助けられた。 また、DNNモジュールを触る機会が増えているので、C++からPyhonへと鞍替え中。 内容を気にいっていただければ、twitterで紹介願います。
2013年2月26日火曜日
第19回画像センシングシンポジウム(SSII2013)の覚書
プランA:チュ-トリアル+シンポジウム
(2013年6月12日(水)~14日(金))
一般:25,000円(30,000円)
学生:10,000円(13,000円)
チュートリアル講演会
実世界認識のための転移学習の基礎と応用
6月12日(水)9:30~11:00
Random Forestsの基礎と最新動向 ~大量データ時代に適した機械学習手法~
6月12日(水)11:45~12:45
多視点画像からの3次元復元 ~基本原理から大規模復元まで~
6月12日(水)14:00~15:30
テンプレートマッチングの魅力 ~物体検出・位置決めの定番技術~
6月12日(水)15:45~17:15
特別講演
3次元コンピュータビジョンの新展開
6月13日(木)
オーガナイズドセッション
画像と知識とをつなぐ機械学習技術 - その最先端 -
13日(木)11:15~12:45
確率分布間の距離に基づく機械学習
画像のスパース表現の理論と最適化アルゴリズム
ディープラーニングと画像認識への応用
センサ革命。次への挑戦
14日(金)11:15~12:45
CMOSイメージセンサの高性能化、高機能化に向けた取り組み
高速に運動・変形する対象のための3次元形状計測法
車載用イメージングレーザレーダ
画像処理・認識をビジネスに繋げる実践論
14日(金)15:30~17:00
セキュリティ画像処理のフィロソフィー
マーケティングビジネスにおける画像センシング技術の適用
画像認識技術のビジネス展開に向けた課題
以上
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