Submit Search
Upload
第34回CV勉強会「コンピュテーショナルフォトグラフィ」発表資料
•
0 likes
•
3,800 views
Takuya Minagawa
Follow
コンピュータビジョン最先端ガイド4 2章の3.1-3.3節
Read less
Read more
Technology
Slideshow view
Report
Share
Slideshow view
Report
Share
1 of 13
Download now
Download to read offline
Recommended
SSII2019 チュートリアル講演 TS3 6月14日(金) 9:00~10:20 (メインホール) カメラの幾何学的キャリブレーションはカメラを使った3次元計測・認識に欠かすことができない基礎技術です。近年では LIDAR や ToF カメラのように深度情報を直接出力するカメラや、全周囲カメラのように透視投影ではないカメラをセンサとして使用することも一般的になりました。本講演ではこれらの幾何学的キャリブレーションについて、実例を交えながら基礎からご紹介します。さらに講演内容に対応した初学者向けのサンプルコードについても紹介します。
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII
2016年6月18日(土)『UXデザインの教科書』出版記念セミナー@Yahoo! Japan主催
UXデザインの理論・プロセス・手法の体系とポイント
UXデザインの理論・プロセス・手法の体系とポイント
Masaya Ando
第33回CV勉強会 発表資料
20160417dlibによる顔器官検出
20160417dlibによる顔器官検出
Takuya Minagawa
2014年7月5日(土)開催の「UXD/HCD ワイワイCAFE」の資料です。UXデザインの手法であるオブザベーション(観察)のワークショップです。 https://uxd-hcd-waiwai-cafe.doorkeeper.jp/events/12559
UX、デザイン思考、リーンスタートアップのためのオブザベーション(観察)入門:2014年7月5日 UXD/HCD ワイワイCAFE
UX、デザイン思考、リーンスタートアップのためのオブザベーション(観察)入門:2014年7月5日 UXD/HCD ワイワイCAFE
Yoshiki Hayama
https://edge.connpass.com/event/161663/ にて登壇。 今現在、Unicodeという文字規格には13万個以上の文字が収録されています。それぞれの文字には文字のカテゴリー、文字と文字の連結方法、左右どちらから読むかなど、様々な付帯情報も定められています。英語でドキュメントがあり、例えばアラビア語を読めなくてもアラビア文字のレンダリング処理を書ける程度には詳細な仕様が書かれています。 本セッションでは、このUnicodeの仕様の概要と、それをプログラム(主にUnity上でのC#を想定)的に処理する際の注意点などについて説明します。
Unicode文字列処理
Unicode文字列処理
信之 岩永
2019/08/25コンピュータビジョン勉強会@関東「有名論文読み会2」発表資料です。
20190825 vins mono
20190825 vins mono
Takuya Minagawa
「もし私が顧客に何がほしいかを聞いていたら、彼らは『もっと速い馬がほしい』と答えただろう」という自動車王フォードの名言があります。またユーザー中心のはずのUXデザインで「顧客の声を聞かない」「ユーザーは本当に欲しいものを言葉にできない」という言葉を聞くことがあります。どうすればよいのでしょうか。欲しいものを訊くのではなく、行動の目的を訊くことで、ユーザーの本当のニーズにたどりつくことができます。
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
Yoshiki Hayama
SSII2020 技術動向解説セッション SS2 6/11 (木) 14:30〜15:00 メイン会場 (vimeo + sli.do) 3次元モデルのレンダリングを深層学習に組み込むこと(≒ 微分可能レンダリング)で、3次元空間のパラメータを2次元画像上の損失関数に基づいて最適化することが可能となり、2次元画像からの物体の3次元再構成の学習や敵対的3Dモデルの生成などが実現できる。この技術は、複数の大手企業がライブラリを公開するなど近年急速に注目を集めている。本講演では、微分可能レンダリングの基本的な考え方と、その様々な応用例を紹介する。
SSII2020SS: 微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜
SSII2020SS: 微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜
SSII
Recommended
SSII2019 チュートリアル講演 TS3 6月14日(金) 9:00~10:20 (メインホール) カメラの幾何学的キャリブレーションはカメラを使った3次元計測・認識に欠かすことができない基礎技術です。近年では LIDAR や ToF カメラのように深度情報を直接出力するカメラや、全周囲カメラのように透視投影ではないカメラをセンサとして使用することも一般的になりました。本講演ではこれらの幾何学的キャリブレーションについて、実例を交えながら基礎からご紹介します。さらに講演内容に対応した初学者向けのサンプルコードについても紹介します。
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII
2016年6月18日(土)『UXデザインの教科書』出版記念セミナー@Yahoo! Japan主催
UXデザインの理論・プロセス・手法の体系とポイント
UXデザインの理論・プロセス・手法の体系とポイント
Masaya Ando
第33回CV勉強会 発表資料
20160417dlibによる顔器官検出
20160417dlibによる顔器官検出
Takuya Minagawa
2014年7月5日(土)開催の「UXD/HCD ワイワイCAFE」の資料です。UXデザインの手法であるオブザベーション(観察)のワークショップです。 https://uxd-hcd-waiwai-cafe.doorkeeper.jp/events/12559
UX、デザイン思考、リーンスタートアップのためのオブザベーション(観察)入門:2014年7月5日 UXD/HCD ワイワイCAFE
UX、デザイン思考、リーンスタートアップのためのオブザベーション(観察)入門:2014年7月5日 UXD/HCD ワイワイCAFE
Yoshiki Hayama
https://edge.connpass.com/event/161663/ にて登壇。 今現在、Unicodeという文字規格には13万個以上の文字が収録されています。それぞれの文字には文字のカテゴリー、文字と文字の連結方法、左右どちらから読むかなど、様々な付帯情報も定められています。英語でドキュメントがあり、例えばアラビア語を読めなくてもアラビア文字のレンダリング処理を書ける程度には詳細な仕様が書かれています。 本セッションでは、このUnicodeの仕様の概要と、それをプログラム(主にUnity上でのC#を想定)的に処理する際の注意点などについて説明します。
Unicode文字列処理
Unicode文字列処理
信之 岩永
2019/08/25コンピュータビジョン勉強会@関東「有名論文読み会2」発表資料です。
20190825 vins mono
20190825 vins mono
Takuya Minagawa
「もし私が顧客に何がほしいかを聞いていたら、彼らは『もっと速い馬がほしい』と答えただろう」という自動車王フォードの名言があります。またユーザー中心のはずのUXデザインで「顧客の声を聞かない」「ユーザーは本当に欲しいものを言葉にできない」という言葉を聞くことがあります。どうすればよいのでしょうか。欲しいものを訊くのではなく、行動の目的を訊くことで、ユーザーの本当のニーズにたどりつくことができます。
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
「顧客の声を聞かない」とはどういうことか
Yoshiki Hayama
SSII2020 技術動向解説セッション SS2 6/11 (木) 14:30〜15:00 メイン会場 (vimeo + sli.do) 3次元モデルのレンダリングを深層学習に組み込むこと(≒ 微分可能レンダリング)で、3次元空間のパラメータを2次元画像上の損失関数に基づいて最適化することが可能となり、2次元画像からの物体の3次元再構成の学習や敵対的3Dモデルの生成などが実現できる。この技術は、複数の大手企業がライブラリを公開するなど近年急速に注目を集めている。本講演では、微分可能レンダリングの基本的な考え方と、その様々な応用例を紹介する。
SSII2020SS: 微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜
SSII2020SS: 微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜
SSII
ガイデットフィルタとその周辺
ガイデットフィルタとその周辺
Norishige Fukushima
日曜プログラマーが 1週間くらいで通信対戦ゲームを作ってみた
日曜プログラマーが 1週間くらいで通信対戦ゲームを作ってみた
Yuusuke Takeuchi
2021/10/28に開催された ArchiFuture2021 の講演スライドです。 講師:竹内 一生(ユニティテクノロジーズジャパン株式会社) Unityのイベント資料はこちらから:https://www.slideshare.net/UnityTechnologiesJapan/clipboards
5分でわかる Unity点群
5分でわかる Unity点群
UnityTechnologiesJapan002
WebUX研究会 発表資料 2011/12/3
User storymapping in 10 minutes
User storymapping in 10 minutes
Yasunobu Kawaguchi
UE4のライトビルドシステムであるライトマスの設定が内部アルゴリズムにどのように影響するかをイラストにてなるべくかみ砕いて説明しております。 内部アルゴリズムの詳しい挙動は本公演のVol1を参考にしてください。 https://www.slideshare.net/EpicGamesJapan/lightmass-deep-dive-2018-vol1-lightmasslightmap ※こちらは2016年に行った"Lightmass Deep Dive"の2018年度版になります。 Original Slide: https://www.slideshare.net/EpicGamesJapan/lightmass-lightmap-epic-games-japan (Epic Games Japan: 篠山範明)
Lightmass Deep Dive 2018 Vol. 2: Lightmap作成のためのLightmass設定方法
Lightmass Deep Dive 2018 Vol. 2: Lightmap作成のためのLightmass設定方法
エピック・ゲームズ・ジャパン Epic Games Japan
Design solusion forum2016での発表資料. http://www.dsforum.jp/2016/timetable.html
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
Norishige Fukushima
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組みを紹介します。画像生成、3DCGなどさまざま考えられますが、今回Blender/BlenderProcを活用した取り組みをご紹介します。
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
Takeshi Suzuki
2015年1月31日(土)開催の『UXD/HCD ワイワイCAFE』の資料です。【申込】 http://uxd-hcd-waiwai-cafe.doorkeeper.jp/events/19096
メンタルモデル・ダイアグラムで学ぶ定性(質的)分析・親和図法 :2015年1月31日 ワイワイCAFE BITTER
メンタルモデル・ダイアグラムで学ぶ定性(質的)分析・親和図法 :2015年1月31日 ワイワイCAFE BITTER
Yoshiki Hayama
グローバル最適なIterative Closest Point(ICP)アルゴリズム”Go-ICP”についての解説です. ICPは有名なところではKinect Fusionなど,3次元点群のレジストレーションに広く用いられています.基本的には,最近傍点の対応付けと姿勢(並進と回転)の推定を順次繰り返していくことで,点群間の2乗誤差を最小にするような姿勢を見つけようとアルゴリズムです. ICPは原理上,点群間の姿勢がある程度離れると局所解に陥ってしまい正しくレジストレーションできないという課題があります. そこで,局所性を改善したアルゴリズム(SoftAssign など)や,ローカルな特徴(Spin Imageや4PCSなど)を用いて大域的にレジストレーションする手法など多様なアルゴリズムが提案されていますが,グローバル”最適”な点群のレジストレーションアルゴリズムはあまり提案されていませんでした. 2013 ICCV,2015 PAMIの論文でグローバル最適なICPアルゴリズムGo-ICP(http://iitlab.bit.edu.cn/mcislab/~yangjiaolong/go-icp/)が発表されました.詳しくはスライドで解説していますが,Branch and Bound(分枝限定)とVoxel ICPの組み合わせで効率的にSE(3)の6自由度パラメータ空間から最適な解を探します. 著者のページ(http://iitlab.bit.edu.cn/mcislab/~yangjiaolong/go-icp/)にソースコードが公開されていますので簡単に試すことができます.公開されているソースはテキストファイルから点群データを読み込んで姿勢をテキストファイルで書き出す仕様になっていますが,外部ライブラリの依存がなく簡単にMatlabのmex関数を作成できますので,いろいろ点群を変えて試したい場合はmex化がオススメです.
Go-ICP: グローバル最適(Globally optimal) なICPの解説
Go-ICP: グローバル最適(Globally optimal) なICPの解説
Yusuke Sekikawa
- 線形代数・回転の表現 - 株式会社 セガ 開発技術部 こちらからも↓PDFをダウンロードできます https://techblog.sega.jp/entry/2021/06/15/100000
基礎線形代数講座
基礎線形代数講座
SEGADevTech
2022年6月20日 「UXデザインの資格ってどんなの?」勉強会のスライドです。「HCD-Net認定 人間中心設計スペシャリスト・人間中心設計専門家」の資格を受けるにあたり、資格制度の詳細はHCD-Net公式の説明会にゆずり、主に受験者個人のモチベーションにつながる内容を中心にお話ししました。
UXデザインの資格ってどんなの? HCD-Net認定 人間中心設計スペシャリスト・人間中心設計専門家
UXデザインの資格ってどんなの? HCD-Net認定 人間中心設計スペシャリスト・人間中心設計専門家
Yoshiki Hayama
2020年8月1日 Deep Learning Digital Conference [Track2-8] Tensorflow Liteの量子化アーキテクチャ のセッション資料です
Tensorflow Liteの量子化アーキテクチャ
Tensorflow Liteの量子化アーキテクチャ
HitoshiSHINABE1
BP study #46
色彩センスのいらない配色講座
色彩センスのいらない配色講座
Mariko Yamaguchi
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
cvpaper. challenge
Tokyo.SciPy #2 にて発表した、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)から実装に落とす場合、何に気をつけるのか、どう考えればいいのか、というお話。 対象は、どうやって数式をプログラムすればいいかよくわからない人、ちょっとややこしい数式になると四苦八苦してしまい、コードに落とすのにすごく時間がかかってしまう人、など。 ここでは実行速度についてはひとまずおいといて、簡潔で間違いにくい、ちゃんと動くコードを書くことを目標にしています。
数式をnumpyに落としこむコツ
数式をnumpyに落としこむコツ
Shuyo Nakatani
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議30+本投稿」することです。 http://xpaperchallenge.org/cv/
Vision and Language(メタサーベイ )
Vision and Language(メタサーベイ )
cvpaper. challenge
生成モデルとかをあまり知らない人にもなるべく分かりやすい説明を心がけたVariational AutoEncoderのスライド 実装と簡単な補足は以下を参照 http://sh-tatsuno.com/blog/index.php/2016/07/30/variationalautoencoder/
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
内部勉強会用
フィーチャモデルの描き方
フィーチャモデルの描き方
H Iseri
2022年9月27日 クリーク・アンド・リバー社でのUXデザイン基礎セミナー第4回 「プロトタイピングとユーザビリティテストで「UXデザイン」を練りあげよう! | UXデザイン基礎セミナー 第4回」のスライドです。ユーザビリティテストとプロトタイピングの手順をていねいに解説するとともに、じっさいに2名のユーザーを会場にお招きし、公開でユーザビテリィテストをします。 公開ユーザビリティテストの題材として、英会話アプリ 「Langaku(ランガク) https://langaku.app/ 」 を運営するMantra株式会社さまのご協力をいただきました。 【著作権表示】 ・本Figma/FigJamのデータは英会話アプリ「Langaku」のユーザビリティテストのために作成したものです。英会話アプリ「Langaku」の画面の著作権はMantra株式会社に帰属します。 ・本Figma/FigJamのデータには英会話アプリ「Langaku」の画面キャプチャを通じて、以下の漫画が引用されています。これらの漫画の著作権は著作者に帰属します。 ・マッシェル -MASHLE-, 甲本一/集英社 ・SPY×FAMILY, 遠藤達哉/集英社
プロトタイピングとユーザビリティテストで「UXデザイン」を練りあげよう! | UXデザイン基礎セミナー 第4回
プロトタイピングとユーザビリティテストで「UXデザイン」を練りあげよう! | UXデザイン基礎セミナー 第4回
Yoshiki Hayama
カルマンフィルタの基礎的な内容を、実例を多めに解説しています。 本資料は、DeNAとMobility Technologiesが合同で実施している社内技術交流会での発表資料を一部修正したものです。
カルマンフィルタ入門
カルマンフィルタ入門
Yasunori Nihei
2016/07/17 第35コンピュータビジョン勉強会@関東「CVPR2016読み会(前編)」発表資料
20160717 dikf
20160717 dikf
Takuya Minagawa
2017/02/11 コンピュータビジョン勉強会@関東「CVでこんなもの作ってみた2」発表資料
20170211クレジットカード認識
20170211クレジットカード認識
Takuya Minagawa
More Related Content
What's hot
ガイデットフィルタとその周辺
ガイデットフィルタとその周辺
Norishige Fukushima
日曜プログラマーが 1週間くらいで通信対戦ゲームを作ってみた
日曜プログラマーが 1週間くらいで通信対戦ゲームを作ってみた
Yuusuke Takeuchi
2021/10/28に開催された ArchiFuture2021 の講演スライドです。 講師:竹内 一生(ユニティテクノロジーズジャパン株式会社) Unityのイベント資料はこちらから:https://www.slideshare.net/UnityTechnologiesJapan/clipboards
5分でわかる Unity点群
5分でわかる Unity点群
UnityTechnologiesJapan002
WebUX研究会 発表資料 2011/12/3
User storymapping in 10 minutes
User storymapping in 10 minutes
Yasunobu Kawaguchi
UE4のライトビルドシステムであるライトマスの設定が内部アルゴリズムにどのように影響するかをイラストにてなるべくかみ砕いて説明しております。 内部アルゴリズムの詳しい挙動は本公演のVol1を参考にしてください。 https://www.slideshare.net/EpicGamesJapan/lightmass-deep-dive-2018-vol1-lightmasslightmap ※こちらは2016年に行った"Lightmass Deep Dive"の2018年度版になります。 Original Slide: https://www.slideshare.net/EpicGamesJapan/lightmass-lightmap-epic-games-japan (Epic Games Japan: 篠山範明)
Lightmass Deep Dive 2018 Vol. 2: Lightmap作成のためのLightmass設定方法
Lightmass Deep Dive 2018 Vol. 2: Lightmap作成のためのLightmass設定方法
エピック・ゲームズ・ジャパン Epic Games Japan
Design solusion forum2016での発表資料. http://www.dsforum.jp/2016/timetable.html
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
Norishige Fukushima
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組みを紹介します。画像生成、3DCGなどさまざま考えられますが、今回Blender/BlenderProcを活用した取り組みをご紹介します。
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
Takeshi Suzuki
2015年1月31日(土)開催の『UXD/HCD ワイワイCAFE』の資料です。【申込】 http://uxd-hcd-waiwai-cafe.doorkeeper.jp/events/19096
メンタルモデル・ダイアグラムで学ぶ定性(質的)分析・親和図法 :2015年1月31日 ワイワイCAFE BITTER
メンタルモデル・ダイアグラムで学ぶ定性(質的)分析・親和図法 :2015年1月31日 ワイワイCAFE BITTER
Yoshiki Hayama
グローバル最適なIterative Closest Point(ICP)アルゴリズム”Go-ICP”についての解説です. ICPは有名なところではKinect Fusionなど,3次元点群のレジストレーションに広く用いられています.基本的には,最近傍点の対応付けと姿勢(並進と回転)の推定を順次繰り返していくことで,点群間の2乗誤差を最小にするような姿勢を見つけようとアルゴリズムです. ICPは原理上,点群間の姿勢がある程度離れると局所解に陥ってしまい正しくレジストレーションできないという課題があります. そこで,局所性を改善したアルゴリズム(SoftAssign など)や,ローカルな特徴(Spin Imageや4PCSなど)を用いて大域的にレジストレーションする手法など多様なアルゴリズムが提案されていますが,グローバル”最適”な点群のレジストレーションアルゴリズムはあまり提案されていませんでした. 2013 ICCV,2015 PAMIの論文でグローバル最適なICPアルゴリズムGo-ICP(http://iitlab.bit.edu.cn/mcislab/~yangjiaolong/go-icp/)が発表されました.詳しくはスライドで解説していますが,Branch and Bound(分枝限定)とVoxel ICPの組み合わせで効率的にSE(3)の6自由度パラメータ空間から最適な解を探します. 著者のページ(http://iitlab.bit.edu.cn/mcislab/~yangjiaolong/go-icp/)にソースコードが公開されていますので簡単に試すことができます.公開されているソースはテキストファイルから点群データを読み込んで姿勢をテキストファイルで書き出す仕様になっていますが,外部ライブラリの依存がなく簡単にMatlabのmex関数を作成できますので,いろいろ点群を変えて試したい場合はmex化がオススメです.
Go-ICP: グローバル最適(Globally optimal) なICPの解説
Go-ICP: グローバル最適(Globally optimal) なICPの解説
Yusuke Sekikawa
- 線形代数・回転の表現 - 株式会社 セガ 開発技術部 こちらからも↓PDFをダウンロードできます https://techblog.sega.jp/entry/2021/06/15/100000
基礎線形代数講座
基礎線形代数講座
SEGADevTech
2022年6月20日 「UXデザインの資格ってどんなの?」勉強会のスライドです。「HCD-Net認定 人間中心設計スペシャリスト・人間中心設計専門家」の資格を受けるにあたり、資格制度の詳細はHCD-Net公式の説明会にゆずり、主に受験者個人のモチベーションにつながる内容を中心にお話ししました。
UXデザインの資格ってどんなの? HCD-Net認定 人間中心設計スペシャリスト・人間中心設計専門家
UXデザインの資格ってどんなの? HCD-Net認定 人間中心設計スペシャリスト・人間中心設計専門家
Yoshiki Hayama
2020年8月1日 Deep Learning Digital Conference [Track2-8] Tensorflow Liteの量子化アーキテクチャ のセッション資料です
Tensorflow Liteの量子化アーキテクチャ
Tensorflow Liteの量子化アーキテクチャ
HitoshiSHINABE1
BP study #46
色彩センスのいらない配色講座
色彩センスのいらない配色講座
Mariko Yamaguchi
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
cvpaper. challenge
Tokyo.SciPy #2 にて発表した、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)から実装に落とす場合、何に気をつけるのか、どう考えればいいのか、というお話。 対象は、どうやって数式をプログラムすればいいかよくわからない人、ちょっとややこしい数式になると四苦八苦してしまい、コードに落とすのにすごく時間がかかってしまう人、など。 ここでは実行速度についてはひとまずおいといて、簡潔で間違いにくい、ちゃんと動くコードを書くことを目標にしています。
数式をnumpyに落としこむコツ
数式をnumpyに落としこむコツ
Shuyo Nakatani
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議30+本投稿」することです。 http://xpaperchallenge.org/cv/
Vision and Language(メタサーベイ )
Vision and Language(メタサーベイ )
cvpaper. challenge
生成モデルとかをあまり知らない人にもなるべく分かりやすい説明を心がけたVariational AutoEncoderのスライド 実装と簡単な補足は以下を参照 http://sh-tatsuno.com/blog/index.php/2016/07/30/variationalautoencoder/
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
内部勉強会用
フィーチャモデルの描き方
フィーチャモデルの描き方
H Iseri
2022年9月27日 クリーク・アンド・リバー社でのUXデザイン基礎セミナー第4回 「プロトタイピングとユーザビリティテストで「UXデザイン」を練りあげよう! | UXデザイン基礎セミナー 第4回」のスライドです。ユーザビリティテストとプロトタイピングの手順をていねいに解説するとともに、じっさいに2名のユーザーを会場にお招きし、公開でユーザビテリィテストをします。 公開ユーザビリティテストの題材として、英会話アプリ 「Langaku(ランガク) https://langaku.app/ 」 を運営するMantra株式会社さまのご協力をいただきました。 【著作権表示】 ・本Figma/FigJamのデータは英会話アプリ「Langaku」のユーザビリティテストのために作成したものです。英会話アプリ「Langaku」の画面の著作権はMantra株式会社に帰属します。 ・本Figma/FigJamのデータには英会話アプリ「Langaku」の画面キャプチャを通じて、以下の漫画が引用されています。これらの漫画の著作権は著作者に帰属します。 ・マッシェル -MASHLE-, 甲本一/集英社 ・SPY×FAMILY, 遠藤達哉/集英社
プロトタイピングとユーザビリティテストで「UXデザイン」を練りあげよう! | UXデザイン基礎セミナー 第4回
プロトタイピングとユーザビリティテストで「UXデザイン」を練りあげよう! | UXデザイン基礎セミナー 第4回
Yoshiki Hayama
カルマンフィルタの基礎的な内容を、実例を多めに解説しています。 本資料は、DeNAとMobility Technologiesが合同で実施している社内技術交流会での発表資料を一部修正したものです。
カルマンフィルタ入門
カルマンフィルタ入門
Yasunori Nihei
What's hot
(20)
ガイデットフィルタとその周辺
ガイデットフィルタとその周辺
日曜プログラマーが 1週間くらいで通信対戦ゲームを作ってみた
日曜プログラマーが 1週間くらいで通信対戦ゲームを作ってみた
5分でわかる Unity点群
5分でわかる Unity点群
User storymapping in 10 minutes
User storymapping in 10 minutes
Lightmass Deep Dive 2018 Vol. 2: Lightmap作成のためのLightmass設定方法
Lightmass Deep Dive 2018 Vol. 2: Lightmap作成のためのLightmass設定方法
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
メンタルモデル・ダイアグラムで学ぶ定性(質的)分析・親和図法 :2015年1月31日 ワイワイCAFE BITTER
メンタルモデル・ダイアグラムで学ぶ定性(質的)分析・親和図法 :2015年1月31日 ワイワイCAFE BITTER
Go-ICP: グローバル最適(Globally optimal) なICPの解説
Go-ICP: グローバル最適(Globally optimal) なICPの解説
基礎線形代数講座
基礎線形代数講座
UXデザインの資格ってどんなの? HCD-Net認定 人間中心設計スペシャリスト・人間中心設計専門家
UXデザインの資格ってどんなの? HCD-Net認定 人間中心設計スペシャリスト・人間中心設計専門家
Tensorflow Liteの量子化アーキテクチャ
Tensorflow Liteの量子化アーキテクチャ
色彩センスのいらない配色講座
色彩センスのいらない配色講座
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
数式をnumpyに落としこむコツ
数式をnumpyに落としこむコツ
Vision and Language(メタサーベイ )
Vision and Language(メタサーベイ )
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
フィーチャモデルの描き方
フィーチャモデルの描き方
プロトタイピングとユーザビリティテストで「UXデザイン」を練りあげよう! | UXデザイン基礎セミナー 第4回
プロトタイピングとユーザビリティテストで「UXデザイン」を練りあげよう! | UXデザイン基礎セミナー 第4回
カルマンフィルタ入門
カルマンフィルタ入門
Viewers also liked
2016/07/17 第35コンピュータビジョン勉強会@関東「CVPR2016読み会(前編)」発表資料
20160717 dikf
20160717 dikf
Takuya Minagawa
2017/02/11 コンピュータビジョン勉強会@関東「CVでこんなもの作ってみた2」発表資料
20170211クレジットカード認識
20170211クレジットカード認識
Takuya Minagawa
2016年5月25日開催した「はじめてのコンピュータビジョン ~画像認識の仕組みとビジネス事例~」というセミナーで使用した資料です(一部割愛)。
20160525はじめてのコンピュータビジョン
20160525はじめてのコンピュータビジョン
Takuya Minagawa
サーベイ論文の解説+α
Semantic segmentation
Semantic segmentation
Takuya Minagawa
第37回 CV勉強会@関東 ECCV2016読み会 Real-Time 3D Reconstruction and 6-DoF Tracking with an Event Camera
20161203 cv 3_d_recon_tracking_eventcamera
20161203 cv 3_d_recon_tracking_eventcamera
Kyohei Unno
2016/02/06に開催されたCV勉強会@関東「ICCV2015読み会」発表資料です。
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning
Takuya Minagawa
CV最先端ガイド4 コンピュテーショナルフォトグラフィのための光学系入門 2章冒頭~2.2.1 レンズの基礎
20160612 第34回cv勉強会@関東 コンピュテーショナルフォトグラフィ
20160612 第34回cv勉強会@関東 コンピュテーショナルフォトグラフィ
Kyohei Unno
Introducing a native compiler for 8-bit PIC micro controllers written in Common Lisp.
Lisp Meet Up #27, 8-bit PIC マイコン用ネイティブコンパイラの作成(後編)
Lisp Meet Up #27, 8-bit PIC マイコン用ネイティブコンパイラの作成(後編)
masayukitakagi
CVPR2016読み会
Deep SimNets
Deep SimNets
Fujimoto Keisuke
第34回CV勉強会「コンピュテーショナルフォトグラフィ」発表資料
0611_light field_cam_for_upload
0611_light field_cam_for_upload
Hajime Mihara
CV LT Leap Motion Oculus Rift DK1 Unity HoloLens sumisumith part
20170211 関東CV LT LeapMania
20170211 関東CV LT LeapMania
sumisumith
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎
Norishige Fukushima
CV勉強会ECCV2016読み会における論文紹介 Ambient Sound Provides Supervision for Visual Learning
論文紹介:Ambient Sound Provides Supervision for Visual Learning(CV勉強会ECCV2016読み会)
論文紹介:Ambient Sound Provides Supervision for Visual Learning(CV勉強会ECCV2016読み会)
Toshiki Sakai
第38回コンピュータビジョン勉強会@関東での発表資料です。 デモができなくてごめんなさい。
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応
marsee101
CVIM 4 2
Cvim saisentan-4-2-tomoaki
Cvim saisentan-4-2-tomoaki
tomoaki0705
Pythonによりコンピュータビジョンアルゴリズムを実装する内容。本スライドは作者が短期間で学んだ内容につき、誤りを含む可能性がございます。あらかじめご了承ください。
PythonによるCVアルゴリズム実装
PythonによるCVアルゴリズム実装
Hirokatsu Kataoka
画像処理でのPythonの利用
画像処理でのPythonの利用
Yasutomo Kawanishi
g2oの紹介です
G2o
G2o
Fujimoto Keisuke
はじパタ8章 svm
はじパタ8章 svm
tetsuro ito
お仕事で作った資料。 全体紹介の資料としてはバランス悪いですが、どなたかのお役に立てれば。
非技術者でもわかる(?)コンピュータビジョン紹介資料
非技術者でもわかる(?)コンピュータビジョン紹介資料
Takuya Minagawa
Viewers also liked
(20)
20160717 dikf
20160717 dikf
20170211クレジットカード認識
20170211クレジットカード認識
20160525はじめてのコンピュータビジョン
20160525はじめてのコンピュータビジョン
Semantic segmentation
Semantic segmentation
20161203 cv 3_d_recon_tracking_eventcamera
20161203 cv 3_d_recon_tracking_eventcamera
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning
20160612 第34回cv勉強会@関東 コンピュテーショナルフォトグラフィ
20160612 第34回cv勉強会@関東 コンピュテーショナルフォトグラフィ
Lisp Meet Up #27, 8-bit PIC マイコン用ネイティブコンパイラの作成(後編)
Lisp Meet Up #27, 8-bit PIC マイコン用ネイティブコンパイラの作成(後編)
Deep SimNets
Deep SimNets
0611_light field_cam_for_upload
0611_light field_cam_for_upload
20170211 関東CV LT LeapMania
20170211 関東CV LT LeapMania
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎
論文紹介:Ambient Sound Provides Supervision for Visual Learning(CV勉強会ECCV2016読み会)
論文紹介:Ambient Sound Provides Supervision for Visual Learning(CV勉強会ECCV2016読み会)
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応
Cvim saisentan-4-2-tomoaki
Cvim saisentan-4-2-tomoaki
PythonによるCVアルゴリズム実装
PythonによるCVアルゴリズム実装
画像処理でのPythonの利用
画像処理でのPythonの利用
G2o
G2o
はじパタ8章 svm
はじパタ8章 svm
非技術者でもわかる(?)コンピュータビジョン紹介資料
非技術者でもわかる(?)コンピュータビジョン紹介資料
Similar to 第34回CV勉強会「コンピュテーショナルフォトグラフィ」発表資料
2017/12/16にPRMU研究会とコンピュータビジョン勉強会@関東が共催した際のオープニング資料です。
「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料
「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料
Takuya Minagawa
第一回AI Code Review発表資料
20180424 orb slam
20180424 orb slam
Takuya Minagawa
2017/06/10開催のコンピュータビジョン勉強会@関東「AR/VRを支える技術」の発表資料です。
ORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみた
Takuya Minagawa
Structure from Motionで取得した点群とLiDARで作成した点群の位置合わせについて調べました。
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせ
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせ
Takuya Minagawa
第50回コンピュータビジョン勉強会@関東「CVで使えるツールLT大会2」発表資料です。
run Keras model on opencv
run Keras model on opencv
Takuya Minagawa
第27回 CV勉強会@関東 「コンピュータビジョンでこんなもの作ってみたLT大会」 発表資料 Deep Learningで物体検出
20140131 R-CNN
20140131 R-CNN
Takuya Minagawa
IEICE名古屋大学学生ブランチ発表資料
How to feed myself with computer vision
How to feed myself with computer vision
Takuya Minagawa
第29回コンピュータbジョン勉強会@関東「有名論文読み会」発表資料
Pn learning takmin
Pn learning takmin
Takuya Minagawa
LiDAR点群を画像上へマッピングする方法=LiDARとカメラのオートキャリブレーションについてのまとめ資料
LiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピング
Takuya Minagawa
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. Sawatani
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. Sawatani
Yuriko Sawatani
イベントURL:https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/181118/
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
Tetsuroh Watanabe
イベントURL:https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/214810/
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
Tetsuroh Watanabe
創成課題用
研究室紹介
研究室紹介
Yuriko Sawatani
デジタルコンテンツエキスポ2013 Innovative Technologiesプレゼン
DCEXPO2013: 2D+3D互換の多重化ディスプレイシステム
DCEXPO2013: 2D+3D互換の多重化ディスプレイシステム
Akihiko Shirai
財務局プレゼンテーション
財務局プレゼンテーション
Yoshihide Chubachi
2015/03/28 コンピュータビジョン勉強会@関東 発表資料 コンピュータビジョン最先端ガイド5 複数画像からの三次元復元 3.3章-
cvsaisentan5 Multi View Stereo 3.3
cvsaisentan5 Multi View Stereo 3.3
Takuya Minagawa
2020/12/09に開催された「ITエースを狙え!プロジェクト」で発表した資料です。(ハンズオンの前のセッション部分) ▼ITエースを狙え!プロジェクト http://www.yokotecci.or.jp/itap/?post_type=seminar&p=1471
自社でつくれる生産性向上ツール 必要だと思ったらすぐに作れるビジネスアプリ
自社でつくれる生産性向上ツール 必要だと思ったらすぐに作れるビジネスアプリ
典子 松本
データ女子部
サービスデザイン:デジタルとフィジカルの融合
サービスデザイン:デジタルとフィジカルの融合
Yuriko Sawatani
21世紀交流サロン・葵丘「AI技術最前線からの報告 Part2」 http://www.okazakicci.or.jp/mail/2020/20200130.3.pdf サイバー空間とフィジカル空間を融合させ人間中心の社会を目指すSosiety5.0の実現に有効とされるIoT(Internet of Things)や人工知能(AI)といったテクノロジーを、安価で気軽にはじめられるようなさまざまなプラットフォームが開発されています。また、市民自身がテクノロジーを活用して行政サービスの問題や社会課題を解決する「シビックテック」といった取り組みも行われており、これらの動きはテクノロジーの民主化と呼ばれています。
テクノロジーの民主化
テクノロジーの民主化
Masanobu Takagi
【SlideShareの不具合によりプレビュー画面では日本語が表示されません。ダウンロードしてご閲覧ください】 若手のITエンジニアに捧ぐ,モチベーションを維持する方法と学習方法についてまとめたスライドです。ITエンジニアの職種についても整理しています。
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法
Yutaka Hanyu
Similar to 第34回CV勉強会「コンピュテーショナルフォトグラフィ」発表資料
(20)
「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料
「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料
20180424 orb slam
20180424 orb slam
ORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみた
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせ
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせ
run Keras model on opencv
run Keras model on opencv
20140131 R-CNN
20140131 R-CNN
How to feed myself with computer vision
How to feed myself with computer vision
Pn learning takmin
Pn learning takmin
LiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピング
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. Sawatani
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. Sawatani
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
研究室紹介
研究室紹介
DCEXPO2013: 2D+3D互換の多重化ディスプレイシステム
DCEXPO2013: 2D+3D互換の多重化ディスプレイシステム
財務局プレゼンテーション
財務局プレゼンテーション
cvsaisentan5 Multi View Stereo 3.3
cvsaisentan5 Multi View Stereo 3.3
自社でつくれる生産性向上ツール 必要だと思ったらすぐに作れるビジネスアプリ
自社でつくれる生産性向上ツール 必要だと思ったらすぐに作れるビジネスアプリ
サービスデザイン:デジタルとフィジカルの融合
サービスデザイン:デジタルとフィジカルの融合
テクノロジーの民主化
テクノロジーの民主化
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法
More from Takuya Minagawa
2024年3月3日開催 第12回全日本コンピュータビジョン勉強会(JapanCV)「データセット関連読み会」の発表資料です。 https://kantocv.connpass.com/event/307177/ Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture 読みました。 https://arxiv.org/abs/2205.02302
Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture
Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture
Takuya Minagawa
第59回コンピュータビジョン勉強会@関東「CVPR2023読み会(前編)」発表資料 https://kantocv.connpass.com/event/288899/
MobileNeRF
MobileNeRF
Takuya Minagawa
主に点群に対してSemantic Segmentationを行うことを目的としてTransformerを適用した研究のサーベイ
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
Takuya Minagawa
2022/08/07に開催された第11回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2022読み会」(前編)で発表した資料です。 https://kantocv.connpass.com/event/253622/
Learning to Solve Hard Minimal Problems
Learning to Solve Hard Minimal Problems
Takuya Minagawa
2022/05/15に開催された、第10回全日本コンピュータビジョン勉強会「生成モデル縛り論文読み会」発表資料 https://kantocv.connpass.com/event/243586/
ConditionalPointDiffusion.pdf
ConditionalPointDiffusion.pdf
Takuya Minagawa
2021/10/09にPRMUとの共催で開催された第8回全日本コンピュータビジョン勉強会(JapanCV)「コンピュータビジョンのお仕事」の発表資料です。
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事
Takuya Minagawa
第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(前編)の発表資料 DeepI2P: Image-to-Point Cloud Registration via Deep Classification
20210711 deepI2P
20210711 deepI2P
Takuya Minagawa
2020/10/10に開催された第4回全日本コンピュータビジョン勉強会「人に関する認識・理解論文読み会」発表資料です。 以下の2本を読みました Harmonious Attention Network for Person Re-identification. (CVPR2018) Weekly Supervised Person Re-Identification (CVPR2019)
20201010 personreid
20201010 personreid
Takuya Minagawa
2020/09/10 12:00-(日本時間)に開催されたJPTA Tech Talk講演資料 https://www.meetup.com/ja-JP/JTPA-Japanese-Technology-Professionals-Association/events/272748322/ 深層学習がコンピュータビジョンの世界をどう変えたか
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)
Takuya Minagawa
2020年7月4日に開催された全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2020読み会」(前編)の発表資料 Best Student Paper "BSP-Net: Generating Compact Meshes via Binary Space Partitioning"の解説
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)
Takuya Minagawa
2020/07/04 JapanCV発表資料
20200704 bsp net
20200704 bsp net
Takuya Minagawa
2019/07/06コンピュータビジョン勉強会@関東「CVPR2019読み会」発表資料です。
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
Takuya Minagawa
Visual SLAM研究について、カメラだけでなく、RGB-DやIMUを用いた手法について、個人的に重要と思われる研究に絞って紹介しました。
20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summary
Takuya Minagawa
第51回コンピュータビジョン勉強会@関東「コンピュータビジョン - 広がる要素技術と応用 - 」読み会 "4.4 未知な環境下におけるカメラの位置姿勢推定"発表資料
Visual slam
Visual slam
Takuya Minagawa
LiDARとカメラ<両方>を用いた点群に対するSemantic Segmentationのサーベイ
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey
Takuya Minagawa
LiDARで取得した道路上の点群に対してSemantic Segmentationを行う手法についてサーベイしました。
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
Takuya Minagawa
LiDARを使用した道路上の物体検出技術について調査しました。
20181130 lidar object detection survey
20181130 lidar object detection survey
Takuya Minagawa
LiDARとカメラの情報<両方>を使用した物体検出技術について調査しました。 以下のスライドのアップデート版です。 https://www.slideshare.net/takmin/object-detection-with-lidarcamera-fusion-survey 4つくらい研究追加しました。
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)
Takuya Minagawa
LiDARとカメラの情報<両方>を使用した物体検出技術について調査しました。
object detection with lidar-camera fusion: survey
object detection with lidar-camera fusion: survey
Takuya Minagawa
2018/10/20コンピュータビジョン勉強会@関東「ECCV読み会2018」発表資料 Yew, Z. J., & Lee, G. H. (2018). 3DFeat-Net: Weakly Supervised Local 3D Features for Point Cloud Registration. European Conference on Computer Vision.
3DFeat-Net
3DFeat-Net
Takuya Minagawa
More from Takuya Minagawa
(20)
Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture
Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture
MobileNeRF
MobileNeRF
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
Learning to Solve Hard Minimal Problems
Learning to Solve Hard Minimal Problems
ConditionalPointDiffusion.pdf
ConditionalPointDiffusion.pdf
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事
20210711 deepI2P
20210711 deepI2P
20201010 personreid
20201010 personreid
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)
20200704 bsp net
20200704 bsp net
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summary
Visual slam
Visual slam
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
20181130 lidar object detection survey
20181130 lidar object detection survey
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)
object detection with lidar-camera fusion: survey
object detection with lidar-camera fusion: survey
3DFeat-Net
3DFeat-Net
Recently uploaded
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
Toru Tamaki
This is an introduction to MAPPO's paper.
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
atsushi061452
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
2022年10月27日に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です(発表8分程度)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Hiroshi Tomioka
NewSQLの可用性構成パターン (OCHaCafe Season 8 #4 発表資料) 2024年5月8日(水) NTTデータグループ 技術開発本部 小林 隆浩
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
2024年4月に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20Lカタログ
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
CRI Japan, Inc.
Syed Talal Wasim, Muzammal Naseer, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan , "Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding" arXiv2024 https://arxiv.org/abs/2401.00901v2
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
Toru Tamaki
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Recently uploaded
(11)
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
第34回CV勉強会「コンピュテーショナルフォトグラフィ」発表資料
1.
第34回CV勉強会@関東 CV最先端ガイド4「2章コンピュテーショ ナルフォトグラフィ」 3.1-3.3節 皆川卓也(takmin)
2.
自己紹介 2 テクニカル・ソリューション・アーキテクト 皆川 卓也(みながわ たくや) フリーエンジニア(ビジョン&ITラボ) 「コンピュータビジョン勉強会@関東」主催 博士(工学) 略歴: 1999-2003年 日本HP(後にアジレント・テクノロジーへ分社)にて、ITエンジニアとしてシステム構築、プリ セールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事 2004-2009年 コンピュータビジョンを用いたシステム/アプリ/サービス開発等に従事 2007-2010年 慶應義塾大学大学院
後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻 単位取得退学後、博士号取得(2014年) 2009年-現在 フリーランスとして、コンピュータビジョンのコンサル/研究/開発等に従事
3.
発表範囲 3 3. 光線の表現とカメラの働き 3.1. ライトフィールド 3.2.
ライトフィールドの表現 3.3. レンズの機能 3.4. 光線行列 3.5. 光学系の構成要素とその働き
4.
3.1. ライトフィールド 4 空間中の光線一点をサンプリングすると、その輝度は以 下の式(プレノプティック関数)で表せる
𝐼 = 𝑃 𝑋, 𝑌, 𝑍, 𝜃, 𝜙, 𝜆, 𝑡 図2.7 三次元座標 光線の 向き 波長 時刻
5.
ピンホールカメラ 5 理想的なピンホールカメラでは画素の位置が光線方向 に対応している カメラはある特定の(𝑋, 𝑌,
𝑍, 𝜆, 𝑡)のうち、ある範囲(𝜃, 𝜙)に関する輝度分布を 記録する装置 画素
6.
3.2. ライトフィールドの表現 6 光線方向で輝度は一定 (反射・散乱・屈折・吸収されない領域で) 位置と光線方向を表す変数 𝑋,
𝑌, 𝑍, 𝜃, 𝜙 を1つ減らせる
7.
3.2. ライトフィールドの表現 7 図2.8 𝑥, 𝑦,
𝑡, 𝑠 𝑥, 𝑦, 𝑢, 𝑣
8.
3.2. ライトフィールドの表現 8 通過点と傾きによる表現 図2.8
9.
3.3. レンズの機能 9 レンズは光の方位を像の位置に変換
10.
3.3. レンズの機能 10 各画素の値は以下を積分したもの
並行光の太さ 露光時間 撮像素子が対応する波長の範囲 画素の大きさに対応する方位の範囲
11.
3.3. レンズの機能 11 レンズの絞り
ピンホールカメラの穴の大きさにあたる 大きいと焦点ボケ 小さいと露光時間が延びる 画素 × 絞りが小さい
12.
3.3. レンズの機能 12 レンズの絞り
ピンホールカメラの穴の大きさにあたる 大きいと焦点ボケ 小さいと露光時間が延びる 画素 × 絞りが大きい
13.
3.3. レンズの機能 13 画素の大きさが方位の範囲に対応 画素 この範囲の角度の光線を積 分した値が画素の値
Download now