深層学習オンラインハッカソン2021

YOLACTでの推論結果

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

 

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。

参 考

 

以上

 

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Folding@home Kanazawa (ID 257261)

みんなのためにおうちで新型コロナウイルスを解析しよう!

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