2020年度卒業研究 / 画像処理ゼミ / 集中ゼミ / スキルゼミ

卒業研究IS卒研(画像処理G)(2020年度前期)

画像処理G研究MTG

画像処理G研究MTGの目的と評価方法

画像処理G研究MTGでは,主テーマを画像処理分野とする方を対象とした卒業研究の進捗状況の確認,卒業研究の議論を行う.卒業までに少なくとも1回以上学会発表を行うことを目指し,最終的に,卒業論文として仕上げることを目的とする.あくまでも河畑担当分は卒業研究の一部である.

参考書:石黒圭 (著) , 「論文・レポートの基本」, 日本実業出版社, 2012.
石井一成 (著), 「ゼロからわかる 大学生のためのレポート・論文の書き方」, ナツメ社, 2011.
伊藤貴之, 「研究発表を準備する」, Slideshare, 2016年6月.
伊藤貴之, 「研究分野をサーベイする」, Slideshare, 2017年6月.
伊藤貴之, 「はじめての論文執筆」, PDF, 2020年3月18日.

MTG計画

通算回 日付 テーマ 内容
第1回 5月12日(火) 画像処理G研究MTG第1回 卒業研究の進捗状況の確認,卒業研究に関する議論を行う.
第2回 5月19日(火) 画像処理G研究MTG第2回
第3回 5月26日(火) 画像処理G研究MTG第3回
第4回 6月 2日(火) 画像処理G研究MTG第4回
第5回 6月 9日(火) 画像処理G研究MTG第5回
第6回 6月16日(火) 画像処理G研究MTG第6回
第7回 6月23日(火) 画像処理G研究MTG第7回
第8回 6月30日(火) 画像処理グループ所信表明
第9回 7月 7日(火) 画像処理G研究MTG第8回
第10回 7月14日(火) 画像処理G研究MTG第9回
第11回 7月21日(火) 画像処理G研究MTG第10回
第12回 7月28日(火) 画像処理G研究MTG第11回

画像処理基礎ゼミ

画像処理基礎ゼミの目的

河畑担当の画像処理基礎ゼミ(全8回)では,画像処理に関する基本的な内容を理解し,各々の卒業研究に役に立てることを目的とする.あくまでも河畑担当分は卒業研究の一部である.画像処理基礎ゼミは公開型ですので,どなたでも参加できます.参加ご希望の方は河畑までご連絡ください.

ゼミ計画

通算回 日付 テーマ 内容
第1回 5月12日(火) 画像の入出力,色彩と表色系 画像の入出力,色彩と表色系について理解する.イメージング科学について学ぶ.
第2回 5月19日(火) 領域処理,幾何学的変換 領域処理,幾何学的変換について理解する.コンピュータグラフィックスについて学ぶ.
第3回 5月26日(火) 2値画像処理,特徴抽出 2値画像処理,特徴抽出について理解する.
第4回 6月 2日(火) 画像認識 画像認識について理解する.
第5回 6月 9日(火) 動画像処理 動画像処理について理解する.コンピュータビジョンについて学ぶ.
第6回 6月16日(火) 3次元画像処理 3次元画像処理について理解する.
第7回 6月23日(火) 画像符号化の基礎 画像符号化の基礎について理解する.
第8回 6月30日(火) JPEGとMPEG,画質評価 JPEGとMPEG,画質評価について理解する.

集中ゼミ

集中ゼミの目的

集中ゼミ(全2回)では,画像処理に関係する論文を輪読することで内容や世の中の動向を理解し,各々の卒業研究に役に立てることを目的とする.発表者を除く参加者は,発表者に対して必ず1回以上は質問・コメントをすること.あくまでも河畑担当分は卒業研究の一部である.集中ゼミは公開型ですので,どなたでも参加できます.参加ご希望の方は河畑までご連絡ください.

ゼミ計画

通算回 日付 テーマ 内容
第1回 7月7日(火) IEEE ICIP2019 or CVPR2019 論文内容をまとめて,プレゼンテーションにより輪講及び議論を行う.
第2回 7月14日(火) IEEE ICIP2019 or CVPR2019 論文内容をまとめて,プレゼンテーションにより輪講及び議論を行う.

IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP2019)

IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2019)

スキルゼミ

スキルゼミの目的

スキルゼミ(全8回)では,データサイエンスに関する基本的な内容を理解し,各々の卒業研究に役に立てることを目的とする.発表者を除く参加者は,発表者に対して必ず1回以上は質問・コメントをすること.あくまでも河畑担当分は卒業研究の一部である.スキルゼミは公開型ですので,どなたでも参加できます.参加ご希望の方は河畑までご連絡ください.

参考書:塚本 邦尊 (著), 山田 典一 (著), 大澤 文孝 (著), 中山 浩太郎 (監修), 松尾 豊 (監修), 「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」, マイナビ出版, 2019年3月.

ゼミ計画

通算回 日付 テーマ 内容
第1回 7月14日(火) データサイエンス基礎 科学計算,データ加工,グラフ描画ライブラリの使い方の基礎を理解する.
第2回 7月21日(火) データサイエンス基礎 記述統計と単回帰分析を理解する.
第3回 7月28日(火) データサイエンス基礎 確率と統計の基礎を理解する.
第4回 8月 4日(火) データサイエンス基礎 Pythonによる科学計算 (NumpyとScipy)を理解する.
第5回 8月11日(火) データサイエンス応用 Pandasを使ったデータ加工処理を理解する.
第6回 8月18日(火) データサイエンス応用 Matplotlibを使ったデータ可視化を理解する.
第7回 8月25日(火) データサイエンス応用 機械学習の基礎(教師あり学習、教師無し学習)を理解する.
第8回 9月 1日(火) データサイエンス応用 モデルの検証方法とチューニング方法を理解する.

卒業研究IS卒研(画像処理G)(2020年度後期)

画像処理G研究MTG

画像処理専門ゼミ

集中ゼミ