Download as PDF, PPTX
Uploaded byUnityTechnologiesJapan002
10分でわかる Unityコンピュータービジョン
2021/11/10に開催された Unity道場建築編 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
![SSII2021 [SS1] Transformer x Computer Visionの 実活用可能性と展望 〜 TransformerのCompute...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ss1-01-210607043349-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[ビッグデータオールスターズ] クラウドサービス最新情報 機械学習/AIでこんなことまでできるんです! (Microsoft編)](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20161218dotsbigdataazureai-161218054508-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
10分でわかる Unityコンピュータービジョン
- 1. Unity コンピュータービジョン 竹内 一生 ｜Developer Advocate - AEC ｜
- 2.
- 3. Digital Cameras areEverywhere 3
- 4. 4 Computer Vision(CV) - thetech behind “smart camera” Computer Vision Model (CV models) Computer Visionはデジタル形式でのビジュアルデータから高レベルの情報を生成する プロセスです。 コンピュータは画像を読み取り、情報を作り出します。
- 5.
- 6.
- 7. 一般的なCVのワークフロー Acquire Real World Images Label& Annotate Images Train CV model Evaluate CV model Deploy CV model データ収集、ラベル付け、注釈に 全体の70%の時間を費やしています。 Iterate 7
- 8. – 人間のラベリングのコスト – 時間がかかり、純粋な人件費が必要 –人間のラベルは誤りが起こりやすい – 単純な作業ほどミスが起こる 実世界のデータ収集の課題 データラベリングの課題 – データの偏り – 収集されたデータは一部のみ – データ不足 – データの利用不可によるプロジェクトの – プライバシーとコンプライアンス – データ収集を妨げる
- 9.
- 10. ゲームエンジン CV ワークフロー TrainCV model Evaluate CV model Deploy CV model Rapid Iteration 10 仮想空間内で 完全にラベル付けされ、 合成画像に注釈を付ける
- 11.
- 12.
- 13.
- 14.
- 15.
- 16.
- 17. The Challenge Unity コンピュータービジョン ●Google Nest Cam ● Google Nest Doorbell この商品の強みのひとつが、機械学習です。Google Nest Camは 人や動物、荷物や車両など9つのオブジェクトを検出でき、 Doorbellのほうはこれに加えて荷物も認識できます。 4000万枚以上の画像で機械学習済み。 Googleのプロダクトマネージャーを務めるジュリー・ズーさんによる と｢ゲームのような3D空間で、いろんな物体を表現し、アルゴリズム の精度を上げられました｣とのこと。使った合成猫ちゃんの数は250 万匹にのぼります。 Google Nest Cam 出典：GIZMODO
- 18.
- 19. 「ディープラーニング」をランタイムで動作 19 ONNX（オニキス）とはOpen Neural NetworkExchangeの略で深層学習モデルを表すために使用されるオー プンプラットフォームです。 一度学習させたモデルを様々なフレームで利用することが可能です。
- 20.
- 21.
- 22. そんな Unity Barracudaは UnityStationで！ 22 Unity Learning Materials