第41回 コンピュータビジョン勉強会@関東

基本情報

日時 2017年8月19日(土) 13:00 - 18:00 (あと22日)
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会場 Preferred Networks
東京都千代田区 大手町1丁目6−1 (大手町ビル3F)
参加者 156 98人
主催 takmin
情報提供元 connpass

内容


目的:

2017年の8月21日~26日にかけて開催されるコンピュータビジョンのトップカンファレンスの一つである 「Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017」の論文読み会(後編)です。

前編は8/6(日)に開催予定です。

https://connpass.com/event/62020/

発表者:

今回参加申込みは

・「発表枠」

・「聴講枠」

の2つがあります。既にchouseisanで発表希望してくれている方も、発表者枠で参加登録して頂ければ幸いです。

発表のリストは以下の通りです。

http://www.cvpapers.com/cvpr2017.html

発表者の方で発表の内容が決まりましたら、メーリングリストでご連絡いただくか、@kantocvまでご連絡ください。

発表者 論文タイトル
poyy
losnuevetoros
yu4u
peisuke Global Optimality in Neural Network Training
conta_
shade-tree
IsseiYoshida
YusukeTakezawa Light Field Blind Motion Deblurring

順不同

開催場所:

会場は株式会社Preferred Networks 3F大会議室です。

アクセス

東京メトロ大手町駅にて下車後、C7またはE2出口(東西線ご利用の場合は、丸ノ内線方面の乗り換え口)より大手町ビルへ入り、建物中央のエレベーターで3Fに上がってすぐです。

開場は12:30頃の予定です。

<注意事項等>

  • 勉強会会場となるセミナールーム以外の入室はご遠慮ください。
    • 特に、Preferred Networksはビル2Fにもオフィスがありますが、会場は3Fですのでお間違いないようお願い致します。
  • 電源として延長コードを用意していますが人数分には足りないことが予想されるため予めご了承の上ご準備ください。

懇親会について

引き続きPreferred Networks様の会場をお借りして、ピザやスナックなどの立食形式の懇親会を行います。

参加費:

  • 2000円 (社会人)
  • 1000円 (学生)

参加費は受付時に徴収致しますので、できるだけお釣りの無いようにお願いします。

無線LANについて:

会場でWiFiを開放いたします。

資料の事前アップロード

オンラインで参加する方のために、発表者の方は事前にSlideShareやGoogleドキュメントに資料を上げて頂けますでしょうか。

Slide Share:
http://www.slideshare.net/

Google Docs:
http://docs.google.com/?tab=oo&authuser=0#folders/0B6prpJWU-BLhMzMxNjBkNzktYjUwYS00NzUyLTkyNDAtNmZiYWE0NzU3ZmRj

Google Docsのアップロード方法は

  1. 自分のアカウントのgoogle docsに資料をupする
  2. upした資料の"共有設定"から"ユーザーを追加 でCV勉強会のメールアドレス "cvim_tutorial@googlegroups.com" を追加する
  3. "メール通知を送信する(推奨)"にチェックが入っていることを確認し, 共有する

配信:

勉強会の様子は以下から配信予定です。
http://www.ustream.tv/channel/learncv

また、勉強会の資料が上がったら、#cvsaisentan タグをつけて以下のカウントからtweet予定ですので、フォローをお願いします。
http://twitter.com/kantocv

勉強会のサイト:

過去の履歴などは、以下のサイトで見ることができます。
http://sites.google.com/site/cvsaisentan/

また、以下のメーリングリストでも連絡を回しています。
http://groups.google.co.jp/group/cvim_tutoria

諸注意:

当勉強会では、毎回大量の当日キャンセルと無断欠席に悩まされています。 そのような行為は参加したくても参加できない補欠者の方々の迷惑になるため、参加できないことがわかったらできるだけ早いタイミングでのキャンセルをお願い致します。

また、定員オーバーとなった場合に過去に無断欠席された方の登録を強制解除する場合がございます。ご了承ください。