Deep Learning を用いた３次元物体認識

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1. Deep Learningを用いた 3次元物体認識 2021/9/17 市川 健太 NINNO Tech Fest #1 SoftwareTesting & LT大会
2. 自己紹介 市川 健太 @ BSNアイネット 技術開発部 好きな動物はペンギン
4. 皆さんは ＡＩ 好きですか？
5. ＡＩがともだちに！？ 出典：https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2109/16/news116.html
6. MNIST Dataset 手書き文字の分類 Deep Learning の Hello World
7. コンペに出よう！ 出典：https://signate.jp/competitions/541/leaderboard
8. 3次元物体認識とは 3次元の物体を分類するタスク 出典：ModelNet
9. ModelNet10 Dataset categories =[ 'bathtub’, 'bed’, 'chair’, 'desk’, 'dresser’, 'monitor’, 'night_stand’, 'sofa’, 'table’, 'toilet’ ]
10. 3次元物体認識の手法 出典：https://kanezaki.github.io/media/CRESTSeminar20181030_AsakoKanezaki.pdf
11. Point Cloudベース 3次元物体認識 物体認識 MaxPooling Conv 点群化 出典：https://kanezaki.github.io/media/CRESTSeminar20181030_AsakoKanezaki.pdf
12. Voxelベース 3次元物体認識 3D CNN 物体認識 Volume + Pixel = Voxel 出典：https://kanezaki.github.io/media/CRESTSeminar20181030_AsakoKanezaki.pdf
13. Multi-Viewベース 3次元物体認識 物体認識 CNN 出典：https://kanezaki.github.io/media/CRESTSeminar20181030_AsakoKanezaki.pdf
14. カラーでの3D物体認識は少ない • 3D物体認識で利用されている手法・モデルは色なしの3Dモデ ルばかり。 • 色付きの3Dデータが準備できたので、従来の手法を色のチャネ ルを拡張し利用。
15. おしまいに • 3Dデータの準備は非常に大変。。。 • 三次元物体認識技術は自動運転でも使われており、今後ますま す重要になってくる技術。