▼ 2016/01/15(金) NVIDIA Deep Learning Day 2016
画像のリンク：http://mm.cs.uec.ac.jp/yanai/map/gps0.cgi?tag=160115NVidiaWS&code=GMvFZZyVVmg&dl=1
合計5時間にも渡って，様々な企業のDeepLearningの取り組みを紹介していた．NHKが取材で来ていた．
人数も満席になるくらい人がたくさんいたので，この分野の注目ぶりが伺えた．
ちなみに，GoogleのTensorFlowの開発者Mike Schuster氏やPFNの岡之原氏も講演されていた．
ドランゴのDeepLearningの取り組みが結構面白かった．スタートアップ企業も10社ほど参加していた．
簡単なまとめ→http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/20160116_739223.html
NVIDIAのイントロスライド→http://www.slideshare.net/NVIDIAJapan/ss-56854919
PFNの岡之原氏のスライド→http://sssslide.com/www.slideshare.net/pfi/ss-57087522
その他，何かありましたら丹野まで．
プログラム内容
「いまさら聞けない!? ディープラーニング入門」
エヌビディア合同会社 プラットフォームビジネス本部 CUDA エンジニア 村上 真奈
[概要]
ディープラーニングという言葉を聞かない日がないほど、ディープラーニングは注目を集めています。このセッションでは、ディープラーニングとは何か、なぜ注目されるのか、GPUが必要とされる理由を基礎から分かり易くご紹介します。またエヌビディアがディープラーニングのために提供しているGPUおよびソフトウェア製品、ソリューションについてもご紹介します。
（注）本セッションの内容は過去のセミナーの内容、および午後のセッションの内容と重複する場合があります。ご了承下さい。
「エヌビディアのディープラーニング戦略」
エヌビディア合同会社 プラットフォームビジネス本部 部長 林 憲一
エヌビディアのディープラーニングへの取り組み、なぜGPUがディープラーニングに向いているのか、エヌビディアがディープラーニングのために提供している製品Tesla、cuDNN、DIGITS、ツールキット、DRIVE PXの最新情報をデモを交えてご紹介します。またエヌビディアと協業するPreferred NetworksからChainerの最新情報もご紹介します。
「拡がるディープラーニングの活用」
エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部 井﨑 武士
既にディープラーニングの活用は拡がっています。このセッションでは世界中の様々な事例のご紹介します。また日本のお客様をゲストにお迎えして、日本でのディープラーニングの先進的な事例をご紹介して頂きます。
さらにディープラーニングを活用するためのシステム構築のノウハウや、Microsoft Azureなど、ディープラーニングに最適なクラウドの活用についてもご紹介します。
合計5時間にも渡って，様々な企業のDeepLearningの取り組みを紹介していた．NHKが取材で来ていた．
人数も満席になるくらい人がたくさんいたので，この分野の注目ぶりが伺えた．
ちなみに，GoogleのTensorFlowの開発者Mike Schuster氏やPFNの岡之原氏も講演されていた．
ドランゴのDeepLearningの取り組みが結構面白かった．スタートアップ企業も10社ほど参加していた．
簡単なまとめ→http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/20160116_739223.html
NVIDIAのイントロスライド→http://www.slideshare.net/NVIDIAJapan/ss-56854919
PFNの岡之原氏のスライド→http://sssslide.com/www.slideshare.net/pfi/ss-57087522
その他，何かありましたら丹野まで．
プログラム内容
「いまさら聞けない!? ディープラーニング入門」
エヌビディア合同会社 プラットフォームビジネス本部 CUDA エンジニア 村上 真奈
[概要]
ディープラーニングという言葉を聞かない日がないほど、ディープラーニングは注目を集めています。このセッションでは、ディープラーニングとは何か、なぜ注目されるのか、GPUが必要とされる理由を基礎から分かり易くご紹介します。またエヌビディアがディープラーニングのために提供しているGPUおよびソフトウェア製品、ソリューションについてもご紹介します。
（注）本セッションの内容は過去のセミナーの内容、および午後のセッションの内容と重複する場合があります。ご了承下さい。
「エヌビディアのディープラーニング戦略」
エヌビディア合同会社 プラットフォームビジネス本部 部長 林 憲一
エヌビディアのディープラーニングへの取り組み、なぜGPUがディープラーニングに向いているのか、エヌビディアがディープラーニングのために提供している製品Tesla、cuDNN、DIGITS、ツールキット、DRIVE PXの最新情報をデモを交えてご紹介します。またエヌビディアと協業するPreferred NetworksからChainerの最新情報もご紹介します。
「拡がるディープラーニングの活用」
エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部 井﨑 武士
既にディープラーニングの活用は拡がっています。このセッションでは世界中の様々な事例のご紹介します。また日本のお客様をゲストにお迎えして、日本でのディープラーニングの先進的な事例をご紹介して頂きます。
さらにディープラーニングを活用するためのシステム構築のノウハウや、Microsoft Azureなど、ディープラーニングに最適なクラウドの活用についてもご紹介します。
▼ 2015/06/13(土) SSII2015 記録
SSII2015の記録を付けています
チュートリアルセッションやオーガナイズドセッション、
それぞれが気になったポスターやデモを掲載していく予定です。
内容のすべてを書ききれるわけではないので2015年6月15日には研究室に
予稿集を持っていくので気になる話、研究があればそちらも参照してください。
それでもわからなければ、岡元、柿森まで聞いてください
▼ 2015/06/12(金) オーガナイズドセッション3 新しい分野への挑戦
OS3-01 展示施設におけるセンシング技術の実利用
概要：博物館や遺跡などでのARガイダンスシステムの紹介
マーカーを置く場合や画像認識で行う場合それぞれまだ問題がある
美観を損ねたり照明で映り方がだいぶ変わってしまう
なので
「美観をそこなわず光量にも左右されず気軽に所見で使え簡単、無人利用可能なシステム」が欲しいそう
んな無茶な
以下スライド概要
ガイダンスシステムにARはすでに適用されている
原画展、映像に入りこむようなシステムやバーチャル試着
実利用の課題
マーカーを置くと美しくない
しかし画像認識は精度が展示物に依存し難しい
展示施設ではスポットライトなどでよい照明環境にならない
タブレット端末などは高齢者の手に取ってもらえない
美観をそこなわず光量にも左右されず気軽に所見で使え簡単、無人利用可能なシステム
無理やん
ビジネスとしては回っている
日本人は品質にこだわる 品質の共有を行う
回転率を考慮した体験の設定
無人運用 複数人でもできる
グローバルは楽 簡単な技術でも喜んでもらえる
ただ契約や支払い、スケジュールなどが大変
展示施設向けロボット
受付案内
気持ちの推測
こんなものが画像で出来れば
OS3-02様々なモビリティへのセンシング技術
概要：様々な自立移動物体を作成している企業の取締役の方のお話
画像認識技術のお話などはほとんどなかったがインタラクティブな会社の取締役なのでお話は非常に面白かった
2020年オリンピックには自動運転タクシーと自分の後ろを勝手についてくるような台車を普及させるという意気込みが溢れていた
また来月にはドローンを発表するようで5Kカメラを用いて高精度な3Dデータを作成できるようだった欲しい
以下スライド概要
自立移動プラットフォーム
自動車や農業機械、航空機に適応
2014年末から行動実験開始
ロボットタクシー構想の実現 DeNAと共同で会社設立
ZMPは自動運転車への改造メーカ
タクシー・ハイヤー
過疎地での安価な乗り合いバスのような使い方
ステレオカメラを用いた画像認識による障害物検出機能
人間の身体を自動運転・・・？
技術的には2020年にはドライバレスの自動運転可能になる
問題は法律
OS3-03マルチメディア食事記録支援ツールFoodLogとそのデータ解析
概要：東大の相澤先生によるFoodLogのお話
食事を認識、管理する技術というのは他の健康管理手法よりも遅れている
そこで食事ログアプリケーションFoodLogを提案、開発した
最初はWebベースであったが今ではスマートフォンアプリにもなっている
画像を与えることで種類を返してきてくれる
画像を取り入れることでユーザからの評価実験においても結果がよくなっている
今後は精度の向上やビッグデータとしての活用法も考えていく
以下スライド内容
生活の基本「食」
「食」は情報技術にとって急激に顕在化してきたターゲット
食メディア研究会というものもできている
近年では様々な会議なども増えてきている
ワトソンを用いてレシピの作成、Googleも取り組む
食事記録
減るケアのための技術
エネルギー消費の記録・バイタルサイン・エネルギー摂取（食事記録）
マルチメディアによる食事記録
最初はWebベース、次にスマートフォンアプリ
2009年Webに画像を与え認識
栄養評価の目安を算出
食事記録・管理の機能を汎用化
様々なアプリケーションで再利用
食事ログアプリケーション
日本人男性の肥満が増え続けている
体重コントロールをする男性は全世代で5割以上
肥満になると糖尿病などの健康を害する恐れがある
食事のコントロールが非常に重要
今までの方式では料理名や量を手書きで記録
栄養士に提出する
スマートフォンも活用されているがテキストでは負担が大きい
画像を利用することで記録漏れの防止 他者による確認などができる
テキスト入力・探索がメイン 補助的に画像検索
ユーザー評価実験
画像有の方が満足度が高い
成果
企業などで健康指導支援において指導員の補助的に用いられている
糖尿病患者の自己管理支援
ビックデータとしてのFoodLog
100万件の食事記録
7万件のユニークな食事名
もともとは2000弱
食事の代表カテゴリを決めその中に内包させる
類似の名前を集め要約する
食事記録支援ツール
FoodLogの展開
日常食を継続的に収集するビックデータ
手間の更なる軽減、食事データの知識化、横断的なデータ活用へ
概要：博物館や遺跡などでのARガイダンスシステムの紹介
マーカーを置く場合や画像認識で行う場合それぞれまだ問題がある
美観を損ねたり照明で映り方がだいぶ変わってしまう
なので
「美観をそこなわず光量にも左右されず気軽に所見で使え簡単、無人利用可能なシステム」が欲しいそう
以下スライド概要
ガイダンスシステムにARはすでに適用されている
原画展、映像に入りこむようなシステムやバーチャル試着
実利用の課題
マーカーを置くと美しくない
しかし画像認識は精度が展示物に依存し難しい
展示施設ではスポットライトなどでよい照明環境にならない
タブレット端末などは高齢者の手に取ってもらえない
美観をそこなわず光量にも左右されず気軽に所見で使え簡単、無人利用可能なシステム
無理やん
ビジネスとしては回っている
日本人は品質にこだわる 品質の共有を行う
回転率を考慮した体験の設定
無人運用 複数人でもできる
グローバルは楽 簡単な技術でも喜んでもらえる
ただ契約や支払い、スケジュールなどが大変
展示施設向けロボット
受付案内
気持ちの推測
こんなものが画像で出来れば
OS3-02様々なモビリティへのセンシング技術
概要：様々な自立移動物体を作成している企業の取締役の方のお話
画像認識技術のお話などはほとんどなかったがインタラクティブな会社の取締役なのでお話は非常に面白かった
2020年オリンピックには自動運転タクシーと自分の後ろを勝手についてくるような台車を普及させるという意気込みが溢れていた
また来月にはドローンを発表するようで5Kカメラを用いて高精度な3Dデータを作成できるようだった
以下スライド概要
自立移動プラットフォーム
自動車や農業機械、航空機に適応
2014年末から行動実験開始
ロボットタクシー構想の実現 DeNAと共同で会社設立
ZMPは自動運転車への改造メーカ
タクシー・ハイヤー
過疎地での安価な乗り合いバスのような使い方
ステレオカメラを用いた画像認識による障害物検出機能
人間の身体を自動運転・・・？
技術的には2020年にはドライバレスの自動運転可能になる
問題は法律
OS3-03マルチメディア食事記録支援ツールFoodLogとそのデータ解析
概要：東大の相澤先生によるFoodLogのお話
食事を認識、管理する技術というのは他の健康管理手法よりも遅れている
そこで食事ログアプリケーションFoodLogを提案、開発した
最初はWebベースであったが今ではスマートフォンアプリにもなっている
画像を与えることで種類を返してきてくれる
画像を取り入れることでユーザからの評価実験においても結果がよくなっている
今後は精度の向上やビッグデータとしての活用法も考えていく
以下スライド内容
生活の基本「食」
「食」は情報技術にとって急激に顕在化してきたターゲット
食メディア研究会というものもできている
近年では様々な会議なども増えてきている
ワトソンを用いてレシピの作成、Googleも取り組む
食事記録
減るケアのための技術
エネルギー消費の記録・バイタルサイン・エネルギー摂取（食事記録）
マルチメディアによる食事記録
最初はWebベース、次にスマートフォンアプリ
2009年Webに画像を与え認識
栄養評価の目安を算出
食事記録・管理の機能を汎用化
様々なアプリケーションで再利用
食事ログアプリケーション
日本人男性の肥満が増え続けている
体重コントロールをする男性は全世代で5割以上
肥満になると糖尿病などの健康を害する恐れがある
食事のコントロールが非常に重要
今までの方式では料理名や量を手書きで記録
栄養士に提出する
スマートフォンも活用されているがテキストでは負担が大きい
画像を利用することで記録漏れの防止 他者による確認などができる
テキスト入力・探索がメイン 補助的に画像検索
ユーザー評価実験
画像有の方が満足度が高い
成果
企業などで健康指導支援において指導員の補助的に用いられている
糖尿病患者の自己管理支援
ビックデータとしてのFoodLog
100万件の食事記録
7万件のユニークな食事名
もともとは2000弱
食事の代表カテゴリを決めその中に内包させる
類似の名前を集め要約する
食事記録支援ツール
FoodLogの展開
日常食を継続的に収集するビックデータ
手間の更なる軽減、食事データの知識化、横断的なデータ活用へ
1: ヤナイ 『100万件とは凄いですね．我々は仕方ないので，Twitterから収集するしかなさそうです．10億件以上ののログがあるので，いろい...』 (2015/06/12 23:40)
▼ 2015/06/12(金) オーガナイズドセッション2 「飛び立て！ドローン」
セッション全体の概要：ドローンについての基本的なお話
どのようにドローンとは制御されているのか？
画像技術はどのように活用されているのか？
期待されているのか？
GPS＋コンパスだけではどうしても狂ってしまいFly-awayしてしまう場合があるが画像であればその確率を減らすことができる
実際に企業では実用化されており、ショッピングセンターなどの警備に用いられる予定
建物の構造や飛べる範囲を制限することで素早く正確に不審者などを撮影することができる
現在ドローンを作成するプロジェクトも立ち上がっており非常に小さくプログラミングができたりする
LinuxベースでOpenCVなどのライブラリを使うことが可能
基盤は10g程度で全体でも70g弱
ドローンは15万円欲しい
以下それぞれのスライド概要
OS2-01マルチコプターのFly-away：原因と画像による飛行制御の必要
無人飛行機にはグライダー型、マルチコプター型の2種類がある
どちらもGPSを利用した自動・半自動飛行が可能
実用的空撮：精密農業 遭難者救助 建造物の検査 荷物運搬 etc
広域画像などを撮影できる 画像関係者が携わってないけど・・・
完全な手動制御は不可能
センサで傾きなどを検知、修正しなければならない
墜落事故はいろいろな原因により発生
GPS信号の不足、コンパスの狂いなどなど
外界センサは必要
現状GPS+コンパス コンパス狂いやGPSが取れないとどっかに行ってしまう fly away
その点で画像センサは優れている 矛盾が生じにくい
Optical flow や SLAM
GPS+コンパスではfly awayが発生する
画像制御では発生しにくい Visual SLAMで飛ぶのが理想
OS2-02セキュリティにおけるドローンの活用とそれを支える技術
警備は常駐→巡回→オンラインへ
あとは基本NECの製品説明
OS3-03自立飛行ロボットPhenoxと研究開発プラットフォーム
最近では様々な研究に用いられだしている
じっとしていることは難しい
センサにはノイズが乗る センサフュージョンが必要
可視光画像 深度センサ Optical flow センサ
オンボードロボットの危険性 大きくて危険 小さくても1キロ
なので小さくする！
Phenox Lab 法人でも研究所でもないよ プロジェクト名くらい
Phenox 自律的飛行 オンボード 小型 プログラマブル をテーマに作成
超小型電子回路を作成 必要なもの色々乗って10g 飛べるのは5分
画像処理などはFPGAで
Linuxでのプログラムが可能で位置取得や画像取得ができる
Sshでログインして動かす
OpenCVとかも乗せれる
Phenox2 15万
どのようにドローンとは制御されているのか？
画像技術はどのように活用されているのか？
期待されているのか？
GPS＋コンパスだけではどうしても狂ってしまいFly-awayしてしまう場合があるが画像であればその確率を減らすことができる
実際に企業では実用化されており、ショッピングセンターなどの警備に用いられる予定
建物の構造や飛べる範囲を制限することで素早く正確に不審者などを撮影することができる
現在ドローンを作成するプロジェクトも立ち上がっており非常に小さくプログラミングができたりする
LinuxベースでOpenCVなどのライブラリを使うことが可能
基盤は10g程度で全体でも70g弱
ドローンは15万円
以下それぞれのスライド概要
OS2-01マルチコプターのFly-away：原因と画像による飛行制御の必要
無人飛行機にはグライダー型、マルチコプター型の2種類がある
どちらもGPSを利用した自動・半自動飛行が可能
実用的空撮：精密農業 遭難者救助 建造物の検査 荷物運搬 etc
広域画像などを撮影できる 画像関係者が携わってないけど・・・
完全な手動制御は不可能
センサで傾きなどを検知、修正しなければならない
墜落事故はいろいろな原因により発生
GPS信号の不足、コンパスの狂いなどなど
外界センサは必要
現状GPS+コンパス コンパス狂いやGPSが取れないとどっかに行ってしまう fly away
その点で画像センサは優れている 矛盾が生じにくい
Optical flow や SLAM
GPS+コンパスではfly awayが発生する
画像制御では発生しにくい Visual SLAMで飛ぶのが理想
OS2-02セキュリティにおけるドローンの活用とそれを支える技術
警備は常駐→巡回→オンラインへ
あとは基本NECの製品説明
OS3-03自立飛行ロボットPhenoxと研究開発プラットフォーム
最近では様々な研究に用いられだしている
じっとしていることは難しい
センサにはノイズが乗る センサフュージョンが必要
可視光画像 深度センサ Optical flow センサ
オンボードロボットの危険性 大きくて危険 小さくても1キロ
なので小さくする！
Phenox Lab 法人でも研究所でもないよ プロジェクト名くらい
Phenox 自律的飛行 オンボード 小型 プログラマブル をテーマに作成
超小型電子回路を作成 必要なもの色々乗って10g 飛べるのは5分
画像処理などはFPGAで
Linuxでのプログラムが可能で位置取得や画像取得ができる
Sshでログインして動かす
OpenCVとかも乗せれる
Phenox2 15万
1: Yanai 『日経IT Pro のまとめページ http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/0901...』 (2016/03/31 14:30)
2: Apposcofs 『 バーキン40コピーなど世界中有名なブランドレプリカを格安で通販しております。N級品スーパーコピーブランドは ブランドスーパーコ...』 (2023/05/20 18:44)