「コンピュテーショナルイルミネーション」 「大規模深層学習」 「3D物体検出とロボットビジョンへの応用」をテーマに、 第一線でご活躍の講師陣が基礎技術から応用事例までをわかりやすく解説いたします。 また、チュートリアル講演会の終了後には質問ブースで講師陣と交流できます。

コンピュテーショナルイルミネーション

-能動照明から能動光線空間へ-

TS1: 6月13日(水) 9:45〜11:05 (メインホール)
 

講師: 岡部 孝弘 氏（九州工業大学）

1997年東京大学理学部物理学科卒業、1999年東京大学大学院理学系研 究科物理学専攻修士課程修了、2000年同博士課程中途退学。2001年東 京大学生産技術研究所技官、同助手、同助教、同特任准教授を経て、 2013年九州工業大学大学院情報工学研究院知能情報工学研究系准教授、 2017年より同教授。この間、2011年東京大学博士（情報理工学）、20 12年〜2013年テュービンゲン大学客員研究員。明るさ解析・色解析な どを中心としたコンピュータビジョンの研究に従事。電子情報通信学 会論文賞（平成17年度・平成19年度・平成21年度）、情報処理学会創 立50周年記念論文賞、画像の認識・理解シンポジウム優秀論文賞（MI RU2004・MIRU2005・MIRU2006・MIRU2009）、ProCams2006 Best Paper Award、ACCV2010 Sang Uk Lee Award等を受賞。

概要:

物体の見えは物体を照らす光源に依存することから、画像に基づくセ ンシングにおいて、入力画像を獲得するときの光源の位置・方向・波 長などを、目的に応じて工夫することが可能です。本チュートリアル 講演では、フラッシュ、プロジェクタ、ライトステージ（多波長多方 向光源装置）、および、3次元ディスプレイなどの制御可能な光源を活 用した画像処理技術について、その基礎から応用に至るまでを、講演 者らの研究事例を交えて解説致します。

こんな方にお薦め

• 画像センシングのために照明をひと工夫したい方
• 光源装置に興味のある方
• 明るさ解析・色解析に興味のある方
• コンピュテーショナルイルミネーションの研究動向を知りたい方

大規模深層学習

- 分散学習の基礎、動向、実例-

TS2: 6月14日(木) 9:00〜10:20 (メインホール)
 

講師: 佐藤 育郎 氏 (デンソーアイティーラボラトリ)

2005年米国メリーランド大学にて博士号取得（理学）。米国ローレン スバークレー国立研究所でのポスドクを経た後、2008年株式会社デン ソーアイティーラボラトリ入社。以降、主に先進運転支援システムや 自動運転に関連したコンピュータビジョン・機械学習のアルゴリズム の研究開発に従事。2013年MIRU長尾賞（最優秀論文賞）を受賞。

概要:

「学習データセットの規模の増大に対して汎化性能が飽和しにくい」 —これは深層学習の重要な性質の１つです。ハンドアノテーションを 必要としない機械的真値の利用、といった昨今の学術的トレンドもこ の性質を反映しており、いかにデータセットを拡充するか、いかにそ の規模に見合った学習環境を確保するか、は競争力を左右する重要な 課題と言えます。本チュートリアルでは、大規模データセットの学習 時間の大幅な短縮を可能にする分散学習手法の基礎と動向、ならびに スパコンを使った弊社の実例をご紹介します。

また、本講演の質問ブースでは東工大の野村哲弘氏にもご協力いただき、システム、プラットフォーム、各種分散計算の実装、さらには利用方法から費用まで、TSUBAMEに関する質問にもなんでもお答えします。

こんな方にお薦め

• 大規模データセットの深層学習を扱う方
• 深層学習って結局のところ計算パワーの勝負だなと気が付いてしまった方
• スパコン"TSUBAME3.0"を使った実例に触れたい方

質問ブース協力者：野村 哲弘 氏 (東京工業大学)

2007年東京大学情報理工学系研究科修士課程を修了、2011年同博士課程を単位取得退学。同年4月より東京工業大学学術国際情報センターにて、スーパーコンピュータの通信最適化、アプリケーション性能分析、ジョブスケジューリングおよびビッグデータ・機械学習アプリケーションの最適化などの研究に従事。2018年4月より同センター助教。情報処理学会、IEEE Computer Society, ACM SIGHPC等各会員。

3D物体検出とロボットビジョンへの応用

-3D点群処理の基礎と位置姿勢推定のしくみ-

TS3: 6月15日(金) 9:00〜10:20 (メインホール)
 

講師: 秋月 秀一 氏 (慶應義塾大学)

2016年中京大学大学院博士後期課程修了。2016年度独立行政法人日本学 術振興会特別研究員（DC2，PD）。2017年4月より慶應義塾大学理工学部 電子工学科助教（有期）。中京大学先端共同研究機構特別研究員（兼任）。 博士（情報科学）。3次元物体認識技術の研究に従事。2012年度画像セン シングシンポジウム優秀学術賞、2015年度MIRUインタラクティブ発表賞、 2017年精密工学会技術奨励賞等受賞。電子情報通信学会、精密工学会、 IEEE等各会員。

概要:

物体の位置姿勢の認識技術は知能ロボティクス、VR/MR等に欠かせない、 重要な技術です。今日では3D点群を撮像可能なセンサには様々な選択肢 があり、そのデータを処理するためのアルゴリズムやライブラリ、可視 化ツールも揃ってきています。本講演では位置姿勢認識を例として、ラ イブラリ・可視化ツールの使い方を含めた3D点群処理の基礎と、代表的 なアルゴリズムを説明します。さらに、これまでに関わってきた3D認識 技術を利用したロボットアプリケーションの事例についても紹介します。

こんな方にお薦め

• 物体の3次元位置姿勢推定に興味のある方
• これから3D点群処理を始めてみたい方
• 点群処理のためのライブラリ・可視化ツールに興味のある方
• 3D点群処理に興味のある方

チュートリアル質問ブース

チュートリアル講師陣に直に質問できます！

チュートリアル講師の方々に、デモセッションのブースで解説していただきます。 講師の方とインタラクティブに、チュートリアル講演ではあまり取り上げられなかった技術的な 質問や，応用の可能性なども，密に議論することができます。 (SSII2018に参加される方であれば、どなたでも出入りできます) 質問ブース開設時間(予定)は以下の通りですので，ぜひお立ち寄りください。

• TS1　岡部 孝弘 氏　6月13日(水) 14:15-16:00
• TS2　佐藤 育郎 氏・野村 哲弘 氏　6月14日(木) 14:15-16:00
• TS3　秋月 秀一 氏　6月15日(金) 14:15-16:00