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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
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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
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No content
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皆さんは ＡＩ 好きですか？
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ＡＩがともだちに！？
出典：https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2109/16/news116.html
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MNIST Dataset
手書き文字の分類
Deep Learning の Hello World
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コンペに出よう！
出典：https://signate.jp/competitions/541/leaderboard
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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
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ModelNet10 Dataset
categories =[
'bathtub’,
'bed’,
'chair’,
'desk’,
'dresser’,
'monitor’,
'night_stand’,
'sofa’,
'table’,
'toilet’
]
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3次元物体認識の手法
出典：https://kanezaki.github.io/media/CRESTSeminar20181030_AsakoKanezaki.pdf
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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
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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
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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
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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。
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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。