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プレゼンで最低限気をつけるべきこと(スライド作成)

 プレゼンで最低限気をつけるべきこと(スライド作成)

Masanori Suganuma

October 15, 2022
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  1. プレゼンの⽬的によって,スライドに載せる情報量(構成)が変わる 3 プレゼンの⽬的を把握する • 研究室内での論⽂紹介の場合 • 発表後にも⾒返す可能性が⾼いので,ある程度の情報をスライドに載せる必要がある • かといって⽂章が多すぎたり,図が多すぎるとわかりづらいので,バランスが重要 例えば,

    • 学会での発表の場合 • 発表後にスライドを⾒返すことは少ないため,丁寧すぎる情報はいらない • 研究のポイントが伝わるように,主張したいことをシンプルに伝える⽅がベター 学会発表 研究室内ゼミ 勉強会 スライドに載せる情報量 ⼤ ⼩
  2. • より正確に聞き⼿の⽴場に⽴つためには,聞き⼿の事前情報が重要 • つまり,今回のプレゼンの聴衆は,「どういった⼈たち」なのか, 「何を知りたくて発表を聞いているのか」を意識しながらスライドを作る 例えば, • 研究室内での論⽂紹介のプレゼンであれば • ある程度の事前知識は共有しているため,⼀般的すぎる情報はいらない

    • 既存研究の課題とそれをどうやって解決したか,技術的なキモは何かなどに焦点を当てる • 進捗報告のプレゼンであれば • 前回の報告との差分は何かを正確に伝える • ⾃⾝の研究は何が新しいのか・従来研究との差分は何かを明確に伝える • 次は何をする予定なのかも伝える 5 聞き⼿の⽴場に⽴って⾃⾝のプレゼンを俯瞰する
  3. デザインが整備されていないスライドは論外 • フォントは特に重要 • デフォルトのMSPゴシックは⾒づらいので使わない⽅が良い • 游ゴシック,ώϥΪϊ,Arialが個⼈的に好き(特に,太字が強調しやすく読みやすい) • フォントサイズも20pt以上を使う •

    図表,テキストボックスの配置も意識する • 左端を揃えるとか,⽂章間の間を意識するなど デザインに正解はないので,常に試⾏錯誤するしかない 9 デザインにもこだわる
  4. • GroupViT[1]は画像とキャプションペアのデータセットだけから,画素単位 のラベルなしでセマンティックセグメンテーションを⾏うモデル • これまでは画像分類,物体検出タスクでは研究例が存在したが,セマン ティックセグメンテーションでは研究例がなく,初めての試み • GroupViTはVision Transformerをベースとしたモデルで,Group tokenと呼

    ばれる特殊なトークンを⽤いて,画像パッチをクラスタリングしていく • 学習には,クラスタリング後のGroup tokenの平均ベクトルと⼊⼒キャプ ションの埋め込みベクトルによる対照学習によって,最適化を⾏う • PASCAL VOCなどのベンチマーク上で,既存研究よりも優れたセグメン テーション性能を⽰した 12 ダメなスライド例:⽂章が多すぎる [1] Xu+, GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision, CVPRʼ22
  5. • GroupViT[1]は画像とキャプションペアのデータセットだけから,画素単位 のラベルなしでセマンティックセグメンテーションを⾏うモデル • これまでは画像分類,物体検出タスクでは研究例が存在したが,セマン ティックセグメンテーションでは研究例がなく,初めての試み • GroupViTはVision Transformerをベースとしたモデルで,Group tokenと呼

    ばれる特殊なトークンを⽤いて,画像パッチをクラスタリングしていく • 学習には,クラスタリング後のGroup tokenの平均ベクトルと⼊⼒キャプ ションの埋め込みベクトルによる対照学習によって,最適化を⾏う • PACAL VOCなどのベンチマーク上で,既存研究よりも優れたセグメンテー ション性能を⽰した 13 ダメなスライド例:⽂章が多すぎる [1] Xu+, GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision, CVPRʼ22 • ⽂章が多いスライドは聴衆に認知負荷がかかる • 話を聞こうという気を削ぐきっかけになる • スライドの半分は⽂章,残り半分は図表,くらいのイメージが良い