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2016/01/26 会津大学講義用
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2015年9月12日に広島で開催された「Hiroshima MotionControl Network キックオフ」で登壇した際の資料です。 お金をかけなくても楽しめるセンサープログラミングのショウケースとなっています。
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Kinect Camp with TMCN 「Kinectでできる"楽しい"事例紹介」
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Satoshi Maemoto
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LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
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0207sukipio
JSAI2024の発表スライドです.
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
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Matsushita Laboratory
浜松で開催されたJSAI2024(第38回)での発表.
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
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harmonylab
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
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ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
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This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
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LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
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Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
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KINECT Mixed Reality
1.
OpenAppLab センサーコース KINECT Mixed Reality 一般社団法人T.M.C.N
/ 株式会社システムフレンド 前本 知志
2.
・システムフレンドという会社でセンサー&デバイス部長やってます! KINECT等のセンサーを使ったアプリ(イベント用コンテンツ、医療ヘルスケア系) スマフォのARアプリ(最近はやりのぬり絵してキャラに取り込めるやつとか) を作っています。 http://www.systemfriend.co.jp/kinect_nui ・エアー書道では何度かテレビ出演をしています 2013年1月6日 東京MX TV
「Tokyo, Boy」 新年スペシャル 2013年8月26日 日本テレビ 「NEWS ZERO」 などなど。 ・TMCN (Tokyo MotionControl Network) Co-founder(理事) https://www.facebook.com/TokyoMotioncontrolNetwork 自己紹介
3.
こういうのを作ってます。 https://youtu.be/ZSXwhj8HqkE https://youtu.be/YxCGnmfChKk
4.
書籍執筆 https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798139630 Intel RealSense SDK センサープログラミング 2015/5/12発売 中村
薫, 前本 知志, 斎藤 裕佑, 谷口 直嗣, 初音 玲 (Tokyo MotionControl Network) 2016/01/23 update RealSenseハッカソンで優勝しました。 RealSenseでMRしました。 http://www.systemfriend.co.jp/node/687
5.
このセッションのながれ 1 • Mixed Reality(MR)とは 2 •
KINECT-MR実現へのステップ 3 • KINECT-MR GPU処理について
6.
Mixed Reality(MR)とは
7.
複合現実 (ふくごうげんじつ、英: Mixed Reality、MR) とは、現実空間と仮想空間を混合し、現実のモ ノと仮想的なモノがリアルタイムで影響しあう 新たな空間を構築する技術全般を指す。複合現 実感とも。 拡張現実と拡張仮想を包含する概念である。 空間的整合性、時間的整合性、光学的整合性な ど実空間と合致させる要素によって、その性質 が評価される。 Wikipediaより
8.
AR : Augumented
Reality 現実世界の上に仮想世界(CG)を上書きする。 現実世界の映像上にCGを重ね合わせる。 映像の表示優先度は常に 現実世界<CG Screen High layer
9.
AR の例
10.
VR : Virtual
Reality 現実世界からの情報を100%カットし、仮想世界(CG)に没 入する。 現実世界の映像、自分の手などの物体をセンシングして 融合する場合もCGオブジェクトとしてそれらが登場する。 映像の表示比率は常に 現実世界:CG = 0:100 Screen Separate CG World Include
11.
VR の例
12.
MR : Mixed
Reality 現実世界と仮想世界(CG)を融合する。 融合結果の前後関係を反映した状態の映像が創り出され る。 MRを実現するためには現実世界の3Dスキャンが必要と なる。 Screen + MR World CG World Real World
13.
MR の例
14.
KINECT-MR 実現へのステップ with Unity3D
15.
KINECTでのMR(きゃらみらー) • KINECTのColorとDepthを利用してMR映像をリア ルタイムに生成する • KINECTを頭に装着し、MR映像をHMDに入力す れば動き回れないHoloLensになる状態
16.
STEP.1 座標系を合わせる • KINECTの3D座標系(メートル座標系) とUnity座標系と対応させる (Unity内の1単位=1メートルと考える) X Y
Z 1メートル ↓ 1Unity
17.
STEP.2 二つの世界のカメラを同期 • リアル世界のKINECTの設置高と注視点、Unity 内のMainCameraのY位置と注視点を合わせる 0.8m 0.5m 4.0m 0.8 4.0 0.5 =
18.
STEP.2 二つの世界のカメラを同期 「きゃらみらー」では、、 • 初期状態でMainCameraは(0,0,0)にある •
KINECTのBodyFrame.FloorClipPlane.Wが床に対する KINECTの高さを表すのでY位置を自動同期する • MainCameraは(0,Y,0)から(0,1,4)を見つめるように傾 きを自動設定する。 • KINECTのカメラが見つめる位置を4メートル先の床 上空1メートルになるように手動調整する (KINECTのチルトをAPIで制御できれば自動ででき たのに…)
19.
STEP.3 二つの世界の映像を重ねる 弊社開発風景
20.
STEP.3 二つの世界の映像を重ねる 「きゃらみらー」では、、 • MainCameraと別にKINECTのカラー映像だけを 取得するSubCamera(Projection=Orthographic) を用意している •
SubCameraの映像をMainCameraの無限大に遠方 にある背景映像として合成。 • 理由:MainCameraのProjectionはPerspectiveで遠 近法が適用されるため同一カメラで2D映像を 表示させたPlane等をとらえる手法では周辺部 が歪んで位置が合わなくなるため ここはいろんなやり方があるので後述 するShaderで吸収することもできる
21.
KINECT-MR GPU処理について
22.
リアルとバーチャルの 重なりを計算する • KINECTのDepthとCGのZバッファをGPUで高速に 比較し物体の前後関係を判定し表示する
23.
GPUでの処理 • 基本的にはこんなに簡単 if (KINECTのDepth<CGのZバッファ) { return
KINECTのColor; } else { return CGのピクセル } CGのZバッファ(_CameraDepthTexture)からはスクリーン座標をキーにして アクセスします。詳しくは調べてみてください^^
24.
だが言うは易し… 発生する課題 • スムーズな体験をするためには秒間30フレーム を下回らない処理スピードを保持する • メインメモリ→GPU転送は低速だが、下記は転 送しなければならない 1.
RGBカラー映像(1920x1080 Full-Color Full-HD) 2. KINECTのDepthデータ(512×424) 3. RGBとDepthのマッピングデータ(1920x1080 ) • Zバッファに書き込みをしないshaderを使って いるオブジェクトやパーティクルは表示されな くなる
25.
だが言うは易し… 「きゃらみらー」では、、 • メインメモリ→GPUへのデータ転送を数フレー ムに渡って分割したり、送る頻度を展示中でも リアルタイムに調整できる →少々送るのがずれても体験として気にならな いものを見極め、この処理の対象とする • パーティクルについては専用の表示レイヤーを 設けて表示されるようにしている。 その代わりパーティクルについてはMRでなく AR表示となるがあまり気にならない感じ
26.
最後に ぜひがんばってHoloLensが出る前にこれを作っ てください!
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