講演スライドの閲覧・ダウンロード／講演動画の視聴
SSII2020 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。主には PDF での公開であり、講演によっては SlideShare での公開も行うものや、一方、PDF や SlideShare の公開はしない講演もあります。また、公開のタイミングは各講演スライドによって異なります。ご了承ください。
セッションの開催時間の順に並んでいます。
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いたします。
- 「プログラム」のページから PDF をダウンロード：
本ページにダウンロード URL を掲示いたします。リンク先において「PDF ダウンロード」と記載されたボタンを押していただくと、入手・表示できます。本ページには最新版がアップロードされています。
各講演スライドにアクセスする
チュートリアルセッション
- TS1: 6/10 (水) 9:45～10:55
池畑 諭 氏（国立情報学研究所）
物理ベースビジョンの過去・現在・未来
～ カメラ・物体・光のインタラクションをモデル化するには ～
- TS2: 6/11 (木) 9:30～10:40
関川 雄介 氏（デンソーアイティーラボラトリ）
Event-Based Camera の基礎とニューラルネットワークによる信号処理
～ 生き物のように「変化」を捉えるビジョンセンサーと「変化」を処理するニューラルネットワーク ～
- TS3: 6/12 (金) 9:30～10:40
原 聡 氏（大阪大学）
機械学習モデルの判断根拠の説明
～ Explainable AI 研究の近年の展開 ～
オーガナイズドセッション
※ 「OS スライド」、「講演動画」、「質問回答リスト」の閲覧には、閲覧用パスワードが必要となります。参加登録者の方々へ電子メールにてお知らせしました閲覧用パスワードをご使用ください。なお、「質問回答リスト」のログイン ID は「ssii」となります。
OS1: 視覚と触覚：ロボット行動計画につながる新研究分野
6/10 (水) 11:10～12:40
- 概要説明
オーガナイザ：山口 明彦 氏（東北大学）
【SlideShareへのリンク】【PDFファイルへのリンク】【質問回答リスト】
- 視覚に基づく触覚センサとロボットマニピュレーション
山口 明彦 氏（東北大学）
【質問回答リスト】
- カメラを用いた触覚画像センサ：原理と構造
下ノ村 和弘 氏（立命館大学）
【SlideShareへのリンク】【質問回答リスト】 - 近接覚センサを含むデプスセンサの開発状況とロボット応用
小山 佳祐 氏（大阪大学）
【SlideShareへのリンク】【質問回答リスト】
OS2: 限られたデータからの深層学習
6/11 (木) 11:00～12:30
- 概要説明
オーガナイザ：井上 中順 氏（東京工業大学）
【質問回答リスト】
- ドメイン適応の原理と応用
牛久 祥孝 氏（オムロンサイニックエックス／Ridge-i）
【質問回答リスト】
- 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習
片岡 裕雄 氏（産業技術総合研究所）
【質問回答リスト】
- 深層学習における半教師あり学習の最新動向
鈴木 哲平 氏（デンソーアイティーラボラトリ）
【質問回答リスト】
OS3: ３Ｄセンシングと３Ｄ認識の最先端
6/12 (金) 11:00～12:30
ランチワークショップ
後日参加者の皆さま限定で動画を公開予定です。
- LW: 6/12 (金) 12:50～13:50（前半・後半未定）
郁 青 氏（東京大学）
画像認識コンペティションの取り組み方
【SlideShareへのリンク】
- LW: 6/12 (金) 12:50～13:50（前半・後半未定）
本多 浩大 氏（Mobility Technologies）
物体検出コンペティション Open Images に挑む
【PDFファイルへのリンク】
技術動向解説セッション
- SS1: 6/11 (木) 14:00～14:30
石黒 勝彦 氏（Preferred Networks）
グラフデータでも深層学習
～ Graph Neural Networks 入門 ～
- SS2: 6/11 (木) 14:30～15:00
加藤 大晴 氏（東京大学 / Preferred Networks）
微分可能レンダリングの最新動向
～「見比べる」ことによる３次元理解 ～
特別講演
後日参加者の皆さま限定で動画を公開予定です。
- PT1: 6/10 (水) 16:30～17:40
杉山 将 氏（理化学研究所／東京大学）
弱教師付き機械学習の新展開 ～ 限られた情報からでも精度良く ～
【SlideShareへのリンク】
- PT2: 6/12 (金) 16:30～17:40
古川 泰隆 氏（サイモンフレーザー大学）
構造化３次元復元と Anytime/Anywhere ナビゲーション
【SlideShareへのリンク】
プラチナスポンサー
ゴールドスポンサー
