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Vision Transformerの仕組み

Vision Transformerの仕組み

~コンピュータビジョン応用を中心とした最前線~
オンライン 開催

開催日

  • 2022年12月14日(水) 13時00分 16時00分

受講対象者

  • 画像処理・物体認識に関連する技術者
    • デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ
    • 印刷、カラーコピー機
    • テレビ・ディスプレイ
    • レーザ計測、位置決め
    • 医用画像処理、医療機器制御
    • 衛星画像処理
    • 超解像技術
    • ロボットのカメラ、制御
    • 外観検査装置
    • 非破壊検査装置
    • 車載カメラ
    • 防犯カメラ など

プログラム

 自己注意機構を活用したニューラルネットワークであるTransformerは、機械翻訳タスクでSoTAを達成し実用化を加速させている。このTransformerをコンピュータビジョンタスクに適用したモデルがVision Transformerであり、2019年以降、急速に応用と改良が加えられている。Vision Transformerは、CNNとは異なる新たな特徴表現獲得が可能となり、テクスチャノイズに対してロバストな認識が可能となっている。
 本講座ではVision Transformerについて従来の手法と対比しながらその仕組みを解説し、コンピュータビジョン応用を中心とした最前線についても紹介する。

  1. 再帰型ニューラルネットワークの仕組み
    1. 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
    2. LSTM
    3. Seq2seq
  2. Vision Transformerの仕組み
    1. Transformer
    2. VIsion Transformer (ViT)
    3. ViTによる画像認識
    4. ViTによる特徴表現獲得
  3. ViTの最新動向
    1. ViTの派生手法
      • Swin Transformer
      • ConvNeXtなど
    2. ViTの派生手法の傾向

講師

  • 藤吉 弘亘
    中部大学 工学部 ロボット理工学科
    教授

主催

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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

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  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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