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
- 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
- 最新の論文でなくともOKです
- 既に資料が出尽くしているものでも発表者にとって初めてなら大丈夫です！
- 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
- 発表順はタイトルをコメントしてくださった順にします
- 発表内容例
- ResNet
- EfficientNet
- semantic segmentation サーベイ
- Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning
- など
発表順について
- 原則下記フィード欄にタイトルをコメントしてくださった順にします
- コメントが早かった人ほど先に発表していただきます
発表内容(予定)
| 発表者 | 発表タイトル | 参考URL |
|---|---|---|
| takatoh | A deep convolutional neural network approach to single-particle recognition in cryo-electron microscopy | http://00m.in/BmKND |
| msnr | Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection | https://arxiv.org/abs/1904.02639 |
| taashi | CU-Net: Cascaded U-Net with Loss Weighted Sampling for Brain Tumor Segmentation | https://arxiv.org/abs/1907.07677 |
| KU | ColorNet: Investigating the importance of color spaces for image classification | https://arxiv.org/abs/1902.00267 |
| hrs1985 | Graph-Based Global Reasoning Networks | https://arxiv.org/abs/1811.12814 |
| ymym3412 | Learning Cross-Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cooking Recipes and Food Images | http://00m.in/y7OHW |
| Tu-chan | Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images | https://www.nature.com/articles/s41591-019-0508-1 |
| hei4 | Collaborative Global-Local Networks for Memory-Efficient Segmentation of Ultra-High Resolution Images | http://00m.in/zRQp2 |
| okamoto | Synthesis and Inpainting-Based MR-CT Registration for Image-Guided Thermal Ablation of Liver Tumors | https://arxiv.org/abs/1907.13020 |
| NoriakiOoshita | Pixel-Adaptive Convolutional Neural Networks | https://arxiv.org/abs/1904.05373 |
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。
- 15分前から会場に入ることができます。
- 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
2019/08/15 18:08
2019/08/03 15:05
2019/08/03 10:17
2019/08/02 23:18
2019/08/02 22:26
2019/08/02 21:41
どなたか電源アダプター忘れていませんか？
2019/08/02 20:18
https://www.dropbox.com/s/ginml2r8mm1rex5/NatMed20190802%E9%85%8D%E5%B8%83%E7%94%A8.pdf?dl=0
2019/08/02 19:11
2019/08/02 18:58
大手町で道に迷っているため少し遅れそうです
2019/08/02 13:27
Pixel-Adaptive Convolutional Neural Networks https://arxiv.org/abs/1904.05373 を紹介します。( 到着が少し遅れるかもしれません。)
2019/08/02 11:00
MICCAI2019から"Synthesis and Inpainting-Based MR-CT Registration for Image-Guided Thermal Ablation of Liver Tumors"を紹介します。 ( https://arxiv.org/abs/1907.13020 )
2019/08/02 08:35
CVPR2019から "Collaborative Global-Local Networks for Memory-Efficient Segmentation of Ultra-High Resolution Images" を紹介します。 http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Chen_Collaborative_Global-Local_Networks_for_Memory-Efficient_Segmentation_of_Ultra-High_Resolution_Images_CVPR_2019_paper.html
2019/07/31 21:44
Nature medicineにpublishされたClinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images (https://www.nature.com/articles/s41591-019-0508-1) を紹介します
2019/07/31 01:12
2019/07/30 17:03
2019/07/30 17:01
2019/07/28 16:33
Learning Cross-Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cooking Recipes and Food Images(http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Wang_Learning_Cross-Modal_Embeddings_With_Adversarial_Networks_for_Cooking_Recipes_and_CVPR_2019_paper.pdf )を紹介します。よろしくお願いします
2019/07/28 13:11
Graph-Based Global Reasoning Networks (https://arxiv.org/abs/1811.12814) を取り上げます。よろしくお願いいたします。
2019/07/28 01:30
ColorNet: Investigating the importance of color spaces for image classification [ACCV 2018]を紹介します．よろしくお願いします．https://arxiv.org/abs/1902.00267
2019/07/25 16:29
CU-Net: Cascaded U-Net with Loss Weighted Sampling for Brain Tumor Segmentation(https://arxiv.org/abs/1907.07677)を読みます...(多分)
2019/07/23 22:35
Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection( https://arxiv.org/abs/1904.02639 )を取り上げたく思います。よろしくお願いします。
2019/07/11 13:54
Simple Black-box Adversarial Attacks を紹介します http://proceedings.mlr.press/v97/guo19a.html
2019/07/08 15:36
A deep convolutional neural network approach to single-particle recognition in cryo-electron microscopy を紹介させて頂きます。当日もよろしくお願いします。 https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-017-1757-y
2019/07/08 11:43
#6【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
connpass は株式会社ビープラウドが開発・運営しています