PlayerNet実装についての解説(全景AIセミナー6回め)

ai6kaimein.jpg半年取り組んできた全景AIセミナーも12月5日が最終回。今回は、360度パノラマ画像を図面上に配置するPlayerをWEBに実装したさいの取り組みについての解説があった。また、最終回ということでこれまでの振り返りと、開催期間中に環境も変化しているためコラボノートを改変したことの説明もあった。そして受講生がどんなAIに取り組むのか、またこれから取り組んでいくのかという研究成果の発表もあった。

ZENKEI AI セミナー 第6回(2018/12/05)
ディープラーニングの応用と、これまでのまとめ

ai6kaimeimg.jpg

これまでのまとめ
まとめ
ディープラーニングはブラックボックス
入力データと、出力結果の「End-to-End」の教師データが大事

入力データのタイプ
画像
文章
数値

出力結果のタイプ
分類(シングルラベル)
分類(マルチラベル)

入力データと同形式のデータ(画像、文章)
数値

第1回(7月15日)プロローグ 開催の背景と狙い
スライド: https://www.slideshare.net/KengoIchiki/zenkei-ai-104231105
プレゼンのビデオ: https://www.youtube.com/watch?v=qlOUPvK06zo
質疑応答のパノラマ・ビデオ: https://www.youtube.com/watch?v=O_Wcz0MK__U

第2回(8月1日)はじめてのディープラーニング
犬と猫の分類

第3回(9月5日)ディープラーニングの中身 〜全天周画像の分類〜
PyTorch でのモデルの作り方
(古い)全天周画像の分類

第4回(10月3日)ディープラーニングで画像処理 〜超解像〜
マルチラベルの分類(カラードレス)
超解像
三脚消し

第5回(11月7日)ディープラーニングで自然言語処理
(古い - zenkei_ai5 対応できてない)

Language Model (青空文庫、みんなの経済新聞)
「みんなの経済新聞」の記事を分類
「みんなの経済新聞」の記事からタイトルを生成

参加者のプロジェクト
遠田さんの 五郎島金時の分類
米田さんの 寄生虫の分類
新しいセクション

第6回(12月5日)ディープラーニングの応用と、これまでのまとめ
PlayerNet

これで一連の勉強会は終了となるが、講師も受講生もせっかく集った仲間なので、オンラインサロン的な交流を続けていけたらいいなと考えている。


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