講題
Mask R-CNN: From Object Detection to Instance Segmentation
摘要
自 AlexNet 在影像辨識上取得成功之後，各種 CNN 在影像處理上的應用便如雨後春筍般的浮現。諸多的應用主要鎖定在 Image classification, Object detection, Semantic segmentation 以及 Instance Segmentation 上面。 本次要導讀的論文是 Mask R-CNN，這一項技術由 ResNet 的作者 Kaiming He 於 2018 年所發表。在此之前，CNN 的物件偵測技術從 R-CNN, Fast R-CNN 到 Faster R-CNN 以及 One Stage 的 YOLO 都是偵測 Bonding Box。直到 Mask R-CNN 出現後，一舉將 Object detection 進化到 pixel level 的 Instance segmentation。 本次導讀將回顧 Mask R-CNN 之前的物件辨識的技術，以及 Mask R-CNN 如何基於這些技術做改進使得物件辨識得以進步到 Instance segmentation。
講者
Zong-han，製造業的數據科學工程師，Python programmer。
收費
酌收 100 元活動費用，到場繳交即可。
活動地點
微程式 夢森林
407台中市西屯區市政路402號7樓 (警局第六分局旁的凱基銀行樓上)
本次的場地是由夢森林提供，感謝夢森林提供這麽好的場地，以及深耕中部的產業生態圈、積極擁抱社群的理念。
**由於夢森林所在大樓有門禁管制的關係，在活動開始前10分鐘至開始後10分鐘內會安排志工在一樓警衛櫃檯旁協助入場。來不及趕到的朋友需要利用櫃檯左側的發卡機聯絡7樓夢森林的櫃檯，請櫃檯代發卡片。因此希望參加的朋友都能準時參與，謝謝。
特別說明
- 當天教室場地禁止飲食，請自備白開水。需要吃喝可以在休息區
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