イベントの説明
本イベントについて
ディープラーニングによる画像認識技術の発展により、医療や生命科学の領域においても様々なチャレンジがなされています。一方、近年の機械学習・ディープラーニングの発展のスピードは著しく、個人で全てをカバーすることは極めて困難です。
本イベントはライトニングトーク(LT)発表を通して参加者の皆様に
- 論文を読む
- アウトプットを出す
- 最先端の知見を共有する
キッカケになればという思いで企画しました！
そのため本イベントではなるべく多くの方に発表していただきたく
参加枠数は発表寄りになっております。
是非奮ってご参加ください！
対象
- 機械学習に興味がある方
- 画像処理に興味がある方
- LT してみたい方
- 医療・製薬・農業などのライフサイエンス領域に興味がある方
- 読もうと思っている論文が溜まっている方
スケジュール
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 18:45 ~ | 開場 |
| 19:00 ~ 19:10 | 自己紹介・諸連絡 |
| 19:10 ~ 21:00 | 各LT発表(各LT約12分 × 8 人) |
| 21:30 | 完全撤収 |
LT について
- 発表時間は 7分(発表) + 5分(質問) を想定しております（発表終了1分前にベルを鳴らします）。
- スライド 7枚 程度を想定しております。
- スライドでなくても OK です(Markdown 等)。
- あくまで LT会ですので軽めに作っていただいて大丈夫です。
- 正確さよりも発表することを重視してます
- 論文は読める範囲で読んでください
- 厳密さを求めると発表者の負担が大きくなる場合があります。
- ですので読める範囲で読んでください
- 「頑張って読んだけどコレガワカラナイ」でもOKです。
- 早いタイミングで論文タイトルを教えていただければ、他の人がサポートできる可能性もあります
- もちろん正確に読めれば最高です！
- 「画像処理×機械学習」 に関する論文に限定させていただきます。
- 対象ジャンル例
- CV(Computer Vision)
- Deep Learning
- 医療・生命領域
- 対象ジャンル例
- タイトルが決まった方はイベントページ下部のフィード欄にてタイトルをコメントしてください。
- 開催前までによろしくお願いします
発表内容(予定)
| 発表者 | 発表タイトル | 参考URL |
|---|---|---|
| fam_taro | Clinically Accurate Chest X-Ray Report Generation | |
| Okamoto | V-Net: Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation | |
| NoriakiOoshita | MolGAN: An implicit generative model for small molecular graphs | |
| msnr | Towards Understanding Chinese Checkers with Heuristics, Monte Carlo Tree Search, and Deep Reinforcement Learning | |
| KU | Kervolutional Neural Networks | |
| Masanari KIMURA | Robustness via curvature regularization, and vice versa | |
| mogamin | EfficientNet | |
| twtwr | Multi-Label Image Recognition with?Graph Convolutional Networks |
(順番は意図していません。)
会場
エルピクセル株式会社(LPixel Inc.)
〒100-0004 東京都千代田区大手町 1-6-1 大手町ビル 6F
- 同ビル内の 東京駅側、大手町駅A5出口側 に弊社オフィスがございます。
- 上記お時間までに直接弊社オフィスまでお越しください。
- 入場の際は名刺を1枚いただきますのでご用意ください。
- 学生の方は学生証を見せていただければ大丈夫です。
- 遅れる際は、以下の番号にお電話ください。
- 080-6874-5779
エルピクセル株式会社について
エルピクセル株式会社では 生命を探求し、新しい価値を創造する。 をミッションとして掲げ
ライフサイエンス領域における画像解析技術を用いたチャレンジを続けております。
注意事項
- キャンセルは connpass 上でお早めにお願いいたします。
- 基本的に発表資料は公開していただくことを想定しております。
- 宣伝や採用を目的とした方のご参加はご遠慮ください。
フィード
2019/06/10 12:47
2019/06/08 22:13
2019/06/08 22:06
昨日の資料を追加しました。時間なくて手抜きしてしまってすみません。
2019/06/08 14:43
2019/06/08 00:24
2019/06/07 23:29
2019/06/07 23:14
2019/06/07 18:56
すみません、書き込み忘れてました。前回紹介できなかった Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks (CVPR2019) を紹介します
2019/06/07 15:49
EfficientNet https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf について発表させていただきます。初心者レベルではありますが、よろしくお願いいたします。
2019/06/06 23:46
@fam_taro 様 ありがとうございます！
2019/06/06 10:16
@NoriakiOoshita 様 Type C -> HDMI コネクタあります！
2019/06/05 21:19
Type CのHDMI出力のコネクタありますか？
2019/06/03 14:04
Robustness via curvature regularization, and vice versa, CVPR2019 ( https://arxiv.org/pdf/1811.09716.pdf )について発表させていただきます．
2019/06/03 10:23
Clinically Accurate Chest X-Ray Report Generation(https://arxiv.org/abs/1904.02633)についてLTします！
2019/06/02 01:00
Kervolutional Neural Networks (https://arxiv.org/abs/1904.03955)で発表します．よろしくおねがいします．
2019/06/01 03:27
下の間違いました．MolGAN: An implicit generative model for small molecular graphs (https://arxiv.org/pdf/1805.11973.pdf) でお願いします．分子モデルをGANで生成する論文です．
2019/05/31 16:03
「Towards Understanding Chinese Checkers with Heuristics, Monte Carlo Tree Search, and Deep Reinforcement Learning」( https://arxiv.org/abs/1903.01747 )を取り上げたく思います。AlphaZero関連の論文です。よろしくお願いします。
2019/05/31 10:29
医療情報学と数理
2019/05/24 11:59
#3【画像処理 & 機械学習】論文LT会！ を公開しました！
fam_taro
okamoto
エンジニアをつなぐ
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