クリスマスに予定のない理系単科大学の文系出身大学1年生がCourseraで機械学習を修了した話
Coursera/Machine Learning #はじめに 全く右も左もわからない状態から「巷で話題になってる機械学習とはなんぞや！」という疑問を解決するために模索していた大学一年生の僕の行...
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[画像認識]画像分類、画像検出、セマンティックセグメンテーション
画像認識における、画像分類、画像検出、セマンティックセグメンテーションの3つを紹介します。 画像分類 画像分類は取り込んだ画像を学習データから種類別に分類するのが目的です。この場合は読み込んだ画...
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Docker--Nginxコンテナで見るコンテナのライフサイクル
はじめに 東京理科大学2年のyosukeです。 この記事は[東京理科大学AdventCalendar17日目の記事] (https://qiita.com/advent-calendar/201...
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Can we convert a depth-map to a 3D-model?[Part2]
Completing 3D Object Shape from One Depth Image Abstract Our goal is to recover a complete 3D mod...
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SLAMを支えたPTAM
はじめに SLAMについてはここから↓ RGBから3Dへ-SLAM，そしてディープラーニング- PTAMについて Parallel Tracking and Mapping for Small ...
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【Facenet】特徴量抽出:顔認識と分類のための統一的な埋め込み
顔認識と分類のための統一的な埋め込み FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering Abstract Desp...
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汎化性能とは？
勉強しているときによく出会う語句について。 汎化性能って？ 機械学習と呼ばれるものを勉強しているとよく汎化能力・汎化性能という言葉に遭遇するが、普段の生活では出会わず聞きなれない言葉だと思う用語...
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深度マップの生成について
深度マップの生成について 既に何度か記事で取り挙げられているが本年(執筆時2018年)4月17日に公開された論文PlaneNet: Piece-wise Planar Reconstructio...
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openCVで読み込んだ画像をmatplotlibで表示する方法
openCVで読み込んだ画像をmatplotlibで表示する方法 先輩の写真を使って画像認識の勉強をしようとぽちぽちしていたらつまずいたところを備忘録として書いておきます。 さて、opencvで...
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Can we convert a depth-map to a 3D-model?[Part1]
planenetによって作成できた深度マップから3Dモデルは生成できるのだろうか。結論を出すにはかなり時間を要しそうなのでブログ的にリサーチ内容をまとめる。 深度マップ(depth-map)とは...
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ロバストとは？
勉強しているときによく出会う語句について。その2。 ロバストって？ 論文を読んでるとrobustly・robustnessといった単語がよく出てくる。そもそもrobustとはどういう意味だろうか...
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Pop-up SLAM: Semantic Monocular Plane SLAM for Low-texture Environments
SLAMのお話。低テクスチャ環境における単一画像による３Dレイアウトモデルの生成の改善について見かけたので残しておく。(そもそもplane-netによるdepth-mapによる精度の高い3Dモデ...
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Understanding the 3D Layout of a Cluttered Room From Multiple Imagesを読み解く
スマートフォンで撮影した画像から3Dモデルを作りたかった(自分が実装するわけではない)(そしてその内容をさらっと理解しておきたかった)時に概要を把握するために読んだ論文の内容を非常に簡単にまとめ...
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Real-time 3D Scene Layout from a Single Image Using Convolutional Neural Networks
またまたSLAMのお話。単眼カメラから3次元のレイアウトを把握するためのもので、人間が歩いているときに物体を認識するようなことを人間が行うの同様にリアルタイムで（歩きながら）ロボットでも行いたい...
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Epipolar geometry-エピポーラ幾何学-
多視点幾何学の概要理解のためにエピポール、エピポーラ線、エピポーラ拘束について書いていきます。 エピポーラ幾何学 エピポーラ幾何学は、多視点画像から三次元構造を理解するために用いられる幾何で主に...
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ARkitから3Dモデルの復元はできるか
前記事に記述した通り、ARkitではポイントクラウド(点群)を取得して平面検出を行うことができる。 仮説(希望) ポイントクラウド(点群)を取得できるのなら、point netのように点群情報を...
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ARkitできることまとめメモ
2018年5月24日時点調べ できること ポイントクラウド（点群）取得 三次元空間の点座標の情報の取得だが、調べた限り1秒間に精度がいい時で数百点取得できるそう。ただ、あくまでカメラからの推定に...
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