講演スライドの閲覧・ダウンロード
講演スライドのオンライン公開について
SSII2019では、皆様にとってより有益な講演会となるよう、講演スライドをオンライン公開することにいたしました。まさに“今”の技術動向をカバーした、最新の講演スライドをご覧いただけます。
講演スライドの閲覧方法・ダウンロード方法
下記のいずれかの方法で閲覧・ダウンロードが可能です。
- 「SlideShare」でのオンラインスライド閲覧:
スライド公開サービス「SlideShare」に講演スライドを公開致します。当日、お手持ちのPCやスマートフォンのブラウザ・アプリから、直接スライドをご覧いただけます。 - 本ページのリンク先からダウンロード:
本ページにダウンロードURLを掲示致します。ぜひ事前のダウンロードにご協力ください。講演スライドのPDFは参加者の皆様に当日配布させていただくUSBメモリ内にも含まれておりますが、本ページには最新版がアップロードされています。
SSII2019ではスライドの印刷物はご用意しておりません。ご了承ください。必要な方は事前に印刷して持参されることをお勧めします。
また,講演当日はアクセスの集中が予想されます。PDFファイルの事前ダウンロードにご協力をお願いいたします。
各講演スライドへにアクセスする
チュートリアル講演
- TS1: 6月12日(水)9:45〜11:05
髙橋 智洋 氏(オムロン株式会社)
Shall We GANs?
〜GANの基礎から最近の研究まで〜
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- TS2: 6月13日(木) 9:00〜10:20
久保 尋之 氏(奈良先端科学技術大学院大学)
プロジェクタ・カメラシステムが変わる!
〜時間同期の制御で広がる応用〜
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- TS3: 6月14日(金) 9:00〜10:20
延原 章平 氏(京都大学)
高橋 康輔 氏(NTT)
実践カメラキャリブレーション
〜カメラを用いた実世界計測の基礎と応用〜
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
企画セッション「画像センシング技術の最先端」
6/12(水)11:20〜12:15
- 赤井 直紀 氏(名古屋大学)
画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- 千葉 直也 氏(東北大学)
点群深層学習の研究動向
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
オーガナイズドセッション
*オーガナイズドセッション(OS)のスライドは12日(水)に公開いたします。OSスライドの閲覧には閲覧用パスワードが必要となります。閲覧用パスワードは、事前参加登録者の方には電子メールおよび会場にて、当日参加の方には会場にてお知らせいたします。
OS1: ビジョン & ランゲージ
〜「意図」をどのようにモデリングするか?〜
6/12(水)16:00〜17:30
- 概要説明
オーガナイザ:牛久 祥孝 氏(オムロンサイニックエックス)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- 文字情報に潜む意図を探る
内田 誠一 氏(九州大学)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- 動画からの意図理解のこれまでとこれから
大谷 まゆ 氏(サイバーエージェント)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- ビジョン&ランゲージによる意図理解と曖昧性解消
小林 颯介 氏(Preferred Networks)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
OS2: マルチモーダル4Dセンシング
〜リアルワールドのデジタル化〜
6/13(木)10:35〜12:05
- 概要説明・オーガナイザ
櫻田 健 氏(産業技術総合研究所)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- ロボティクスにおける SLAM 手法と実用化例
原 祥尭 氏(千葉工業大学)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- 3次元・マルチモーダル音環境認識
坂東 宜昭 氏(産業技術総合研究所)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- エンドユーザー向け SLAM 技術の現在
武笠 知幸 氏(楽天技術研究所)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
OS3: 深層学習の高速化
〜高速チップ、分散学習、軽量モデル〜
6/14(金)10:35-12:05
- 概要説明・オーガナイザ
中村 晃一 氏(Idein)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- カンブリア紀を迎える深層学習チップ
~現状の概観と今後の展開について~
須藤 武文 氏(さくらインターネット)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- 深層学習にかかる時間を短くしてみませんか?
~分散学習の勧め~
田中 義己 氏(Sony)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
- モデル高速化百選
内田 祐介 氏(DeNA)
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】
プラチナスポンサー




















