Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
DLLAB製造分科会 課題テーマ(トヨタ紡織株式会社)
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
akihiro
September 30, 2018
Technology
1
580
DLLAB製造分科会 課題テーマ(トヨタ紡織株式会社)
DLLAB製造分科会 課題テーマ(トヨタ紡織株式会社)
akihiro
September 30, 2018
Tweet
Share
More Decks by akihiro
See All by akihiro
DLLAB製造分科会パートナー企業向け参加説明会
nakihiro
0
550
DLLAB製造分科会 課題テーマ(株式会社ミスミグループ本社)
nakihiro
0
700
Deep Learning Lab ご紹介
nakihiro
1
650
_DLLAB_分科会概要説明資料201808.pdf
nakihiro
1
580
Other Decks in Technology
See All in Technology
Agile Leadership Summit Keynote 2026
m_seki
1
680
ブロックテーマ、WordPress でウェブサイトをつくるということ / 2026.02.07 Gifu WordPress Meetup
torounit
0
210
ランサムウェア対策としてのpnpm導入のススメ
ishikawa_satoru
0
230
Amazon Bedrock Knowledge Basesチャンキング解説!
aoinoguchi
0
170
SchooでVue.js/Nuxtを技術選定している理由
yamanoku
3
210
Red Hat OpenStack Services on OpenShift
tamemiya
0
140
日本の85%が使う公共SaaSは、どう育ったのか
taketakekaho
1
250
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
takmin
0
980
SRE Enabling戦記 - 急成長する組織にSREを浸透させる戦いの歴史
markie1009
0
170
配列に見る bash と zsh の違い
kazzpapa3
3
170
CDK対応したAWS DevOps Agentを試そう_20260201
masakiokuda
1
450
SREが向き合う大規模リアーキテクチャ 〜信頼性とアジリティの両立〜
zepprix
0
480
Featured
See All Featured
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
130
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
2
2.4k
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
160
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
marketingsoph
0
77
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
760
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
230
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
5.2k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
9.6k
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
1
1.4k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
9.9k
Transcript
2-1.課題テーマ① DLラボ分科会 課題テーマ説明 2018年09月28日 トヨタ紡織株式会社 1
2-1.課題テーマ① 3Dデータ × 部品名 インプット 部品形状 × 部品名 学習 多方向アングル
スナップショット × 部品名 課題設定テーマ テーマ 3Dを教師データとした部品・仕掛品・製品の物体認識 概要 AIへの期待 背景 やりたいこと デジタルツインによる高効率な生産を目指して、 AI技術を活用し工場内全ての部品の動きや 作業状況のトラッキングなどしていきたいが、 全部品、全製品へのアノテーションは非現実である。 ※1シート製品に含まれる部品は300点 × 教師数 製品設計の成果物である3Dデータに対して、 多方向アングルでのスナップショットにより形状を学習 ↓ アノテーション作業無く(少なく) 工場内の部品・仕掛品・製品を物体認識させたい 工場内 動画 インプット 部品形状 × 部品名 部品名 アウトプット 推論