SSII2024 [PD] SSIIアナザーストーリーズ

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1. SSIIアナザストーリーズ 2024年6⽉12⽇ パシフィコ横浜 SSII30周年記念パネルディスカッション『SSIIの未来』 輿⽔⼤和 中京⼤学・YYCソリューション hk@yyc-solution.jp
2. panel task／SSII未来への道しるべ（知恵）を！ ★SSIIの30年（40年）隆盛は奇蹟的であっ たと受け⽌めること、その秘密看破 が⼤事 ★SSII 黎明期（1986〜1995）のできごと が⾯⽩い！
3. メニュー／SSIIアナザストーリーズ in addition to ALL の道しるべ（知恵） •a 黎明： SSII歴史的遍歴について JSNDIから独⽴／ セレンディッポ王の知恵“遍歴”せよ •b これまで： SSII技術の学術性担保由来について 私的感謝から／ “島⽥勘兵衛の現場BottomUp” せよ •c あした： SSIIの学術界社会性について 演繹的技術とDL帰納的技術／ “HB『物質と記憶』 ”せよ
4. •a SSII歴史を知恵に • SS歴史 JSNDI1986〜1994年／精神を継ぎ遍歴／SSII1995年〜2024年 • （a）黎明カイロス画像処理特委005 1986「産業における画像センシングシンポジウム〜NDIを中⼼に」 • 画像処理／勝気な内弁慶 → 画像センシング／オトナ • ※ 物質技術＋記憶技術 • ※ wherever遍歴 • ※※ ここが⾯⽩い！ すべてが始った！ • （b）変⾰ 1995ドメイン徹底奉仕なくば⽴たず、されど束縛されずの道の選択（遍歴） • ※ 産（not軍需 but⺠需／Japan）学が⾼め合うこと • （c）初代⾼⽊幹雄 ⼆代中島 三代輿⽔ 四代⻘⽊ 新五代藤吉 そして・・・・ • ※ 泥臭いMatter画像センシング、に活路 • ※ 現場から1mmも離れず、に活路 • ※ RD、HBメッセージ意訳 “MemoryScience on MatterScience”が基盤
5. 今後SSIIへの⽰唆、道しるべ ／遍歴の知恵 ①⼀つ、1986〜1994黎明期／ JSNDI（1952年10⽉25⽇発⾜〜、005画像処理特別研究委員会） の内側に 『産業における画像センシングシンポジュウムー⾮破壊検査を中⼼にー』 ②⼆つ、1995年 黎明期のJSNDI⽼舗店⼦から独⽴して、 画像センシング技術研究会 『画像センシングシンポジウム』
6. •b SSII技術の私的 話題（閑話） •私的お話（ずっと⼀緒に考えてもらってきた）／困りごとへのSSIIは伴⾛してくれた 島⽥勘兵衛的佇まい／忘れないため 『気になる画像技術』を受け⽌めてくれたSSII（ViEW） •事例／四つのトピックス、エピソード • （a）2002⼩⽥原賞 画像センシング技術の源泉 デジタル化！ • シャノンSTとOKQTと飯島泰蔵先⽣2023年11⽉14⽇98歳 • （b）1970-2018-2022 エッジ考! • 狭隘原理の話、エッジ像（SSII2024）の存在 • （c）2015SSII学術賞 2005⼩⽥原賞 ⼤局視覚とHough変換! • 全単射関数warpモデルとホタル狩りカメラ • （d）2022SSII学術賞 2012⼩⽥原賞 2017⾼⽊賞 KIZKI万能気付き! • 中⼼視（固視微動saccade/drift/tremor/）と周辺視
7. メッセージ／現場に学術性も市場性もす べて埋もれている 『画像研究は泥臭くないといけません！』（SSII 初代会⻑，⾼⽊幹雄先⽣） 『産業界のおける実⽤的な画像センシングや画像処理技術の発表と情報交換の場が乏しいことに 鑑み創設され，実⽤となる泥臭い画像処理技術の進展に努めてまいりました。』 （原⽂のまま／ 1995 年 SSII 設⽴時の会⻑挨拶⽂） ICPR1994エルサレム 備忘
8. •c SSIIの社会性オトナな柔軟を ex i CHM similar GHT（iwFCV2024／MinsuCho、 POSTECH） ii DataBias（ibid／中島悠太、阪⼤） iii 現場ロジックとDL技術 茫然モヤモヤ再来again ↓ H.Bergsonの『物質と記憶』科学技術 • オオタカモニタリング／離巣、給餌 • YOLOv8のパラメータ数の表⽰例（SKEN、NIC） • ・3クラスの分類モデルxの場合 • Ultralytics YOLOv8.0.202 Python-3.10.11 torch-2.0.1+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4070, 12282MiB) • YOLOv8x-cls summary (fused): 133 layers, 56127043 parameters, 0 gradients, 153.8 GFLOPs • ・7クラスの物体検出モデルxの場合Ultralytics YOLOv8.0.191 Python-3.1 • 0.11 torch-2.0.1+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4070, 12282MiB) • Model summary (fused): 268 layers, 68131272 parameters, 0 gradients, 257.4 GFLOPs
9. 記憶科学のセンシング研究のメソッド ／光明★ＤＬ （ａ）謙虚で実直なメソッド 記憶技術 〜NBM ひたすら丁寧に⾒せて聞かせて教える。 DLモデル／帰納学習 ◎ データ（質と量／確保に茫然）を⾒せるだけ △ DLモデルとハイパパラメータの研究（ここでも茫然） （ｂ）やってきたメッソド 物質技術 〜EBM ひたすら観察して得た上澄ロジックを教える。 Coding／演繹学習 △データ（質と量／確保に茫然）の⽬で観察（にも茫然） △現象観察と開発研究 （ここでも茫然の歴史SSII）
10. むすび／SSII未来 道しるべ •a セレンディッポ王の叡知 遍歴と定住とスパイラル •b 島⽥勘兵衛の真摯な佇まい 現場への契約 •c H.ベルクソンの学術的⾒識 画像センシングは物質科学＆記憶科学 データサイエンス
11. 下巻 •https://www.seichoku.com/item/DS2006269/ •https://acm-book.shop/?pid=180792789&?g_240513
12. 拙著 （homageアドコム・メディア社刊／エッセイ私淑⾔ささめごと） 画像技術の宝物 〜「ナラティブ技術論」のススメ〜 上巻 画像技術，⾝近な学術 2023年6⽉ 中巻 画像技術はいよいよディープなり！ 2023年12⽉ 下巻 画像技術の道しるべ 2024年6⽉