YOLACT++での推論結果
専門ゼミ（プレゼミ）で実施する深層学習ハッカソンの実施要領。コロナ禍のためオンラインで実施する。
目 的
- 現実のテーマを深層学習を使って解決することにより、深層学習の使い方を体験し理解を深める。
- オンラインでの共同開発を体験する。
- 専門ゼミ生の交流を深める。
スケジュール
- 1/9(土)
- 10:00 オープニング (Zoom会場)
- 10:01～12:00 インプット (Zoom会場)
- 12:00～13:00 昼休み
- 13:00～14:00 チーム分け (Zoom会場)
- 14:00～ 開発 (各チームで環境用意。17時まではZoom利用可能)
- 1/10(日)
- ～13:00 開発 (各チームで環境用意)
- 13:00 進捗報告（Zoom会場)
- 進捗状況により以下の予定は変更の可能性あり
- 13:00～18:00 開発・発表準備 (各チームで環境用意)
- 1/11(月)
- ～18:00 開発・発表準備 (各チームで環境用意)
- 18:00～19:00 コンテスト（Zoom会場)
- 19:00 クロージング（Zoom会場)
インプット
- Google Colaboratory (Colab)
- 学習済みウェイトを使った推論
- カスタムデータの作成
- ローカルPCで実施する。
- アノテーション
- データ拡張
- データフォーマット
- カスタムデータの学習と推論
- Colabで実施する。
- Train YOLACT with a Custom COCO Dataset (by Immersivelimit.com)
- Detectron2 Beginner’s Tutorial (by Facebook AI Research)
- Detectron2 カスタムデータの学習1/2 (学習)
- Detectron2 カスタムデータの学習2/2 (推論）
ハンズオン
- チーム分け
- ３チーム。各チーム３～４名。
- 全員が深層学習を適用したいテーマについて３分間のライトニングトークを実施する。３分経過したら強制終了して、次の発表者に入れ替わる。
- 自分がやりたいテーマに投票して上位３テーマを選択する。
- 上位３テーマについて再度投票してチーム分けを行う。各チームは最大３～４名になるように調整をする。
- チーム活動（1月9日17時までにSlack→専門ゼミに以下の内容をチーム毎アップする）
- リーダーの決定
- チーム名の決定
- テーマ名とその具体的な内容を相談して決める
- オンラインで作業するツール（Zoom, Teams, Google Meetsなど）を決める
ルール
- 新しいことにチャレンジしよう！
- チームで協力し楽しく実施しよう！
- 学習・推論はGoogle Colabを使うこと
- カスタムデータはチームで作成すること
- 既存のデータセットだけの使用禁止。既存のデータセットを使う場合は、カスタムデータは違うクラスにすること。
コンテスト
- 各チームの発表時間（デモ含む）は10分。自分たちの手法をPPTを用いてプレゼンする。
- テーマ内容の説明
- 目的
- 手法
- データの取得方法
- 学習用データセットの作成方法（アノテーションツール、自動作成した場合はその方法、データ拡張等）
- 実験・評価
- 学習データ数
- 学習のハイパーパラメータ
- 学習結果（Epochs数）。交差検証結果。
- デモンストレーション
- ストーリー性があると高評価
- 推論時は学習したデータを使わないこと。
- テーマ内容の説明
参 考
以上
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