DIC_個人プロジェクト_草案発表

Transcript

1. Draft Graduation Work S.IKEDA
2. INTRODUCTION
3. Self Introduction 名前 池田 怜（Satoshi IKEDA） Birth Ø 1988年 Ø 千葉県出身 Ø 男3兄弟の 次男 School days Ø サッカー少 年 Ø Livepool F.C. のファン University Ø 慶應義塾大 学商学部 Ø 学園祭実行 員会で運営 責任者 Employment Ø 建築設計会 社に入社 Ø 教育事業に 配属され、 小中学生向 けの塾講師 となる Consultant Ø 成長が厳し いと感じ転 身 Ø 上場企業を 中心に購買 に関するコ ンサルに従 事 DIVE INTO CODE Ø コンサルファームを退 職 Ø 従来から興味のあった 、機械学習を生業にし たいと思い入校 Ø 現在に至る
4. Before deciding on a theme 機械学習を学び始めた動機 「楽しいことがやりたい」 楽しいことって？ 子供の頃ってスカウター作りたいとか言っていたな…
5. About Scouter 鳥山明原作の漫画・アニメ『ドラゴンボール』に登場した、道具（以下Wikipediaより） • 通信機能と生体探索機能を兼ね備えた装置で、モノクル（片眼鏡）に似た形をしている。片耳に取り付け、付属する半透明の小型スクリーンに、 生体の戦闘力を数値化した情報や、その対象への方角や距離が表示される。 〜〜 中略 〜〜 • 相手の潜在能力（気を抑えられた状態）までは探れず、あくまでも測定時点での戦闘力しか 表示されない。それ故にこの機械に頼ることで、相手によっては変動する戦闘力数値に惑わ されることもある。劇中では多くの人物が異常な数値（主に想定以上に高い数値）を測定した際に故障を疑っていたが、実際に故障に よって測定を誤ったことは一度もない 画像認識や物体検知に関することを 卒業課題のテーマとする
6. 卒業課題のテーマ（案） 1. Real Time Scouting 2. ドラゴンボールの世界へ 3. コンペティションへの参加
7. Real Time Scounting
8. Real Time Scouting 私はスポーツを動画視聴することが趣味ですが、このような経験ないですか？ この人誰？ いつから所属し ている？ 今年の得点数 は？ etc
9. Real Time Scouting 完成イメージ Messi ① 画像の選手をタップ Bounding_boxが出現、物体を追跡す る ② もう1度選手をタップ Profileなどの詳細情報を検索できる ウィンドウが表示 情報にアクセスできる ③ 別の部分をタップすると追跡終 了する Profile Career Stats .
10. Real Time Scouting アルゴリズム 1. 選手の画像を学習させ、選手ごとに物体追跡できるモデルを構築 2. 選手毎のプロフィール情報等を連携 3. 画面上のタップをインプットへバウンディングボックスなどを出力させ るプログラムの構築 想定される課題 1. 学習データの取り方 サッカークラブのHP上には選手写真があるが、ユニフォームの色が同じ選手同士を識別 できるのか？ 2. 画像データ、選手のプロフィールデータなどのデータ取得が難しいそう
11. ドラゴンボールの世界へ
12. ドラゴンボールの世界へ 子供の頃、こんなこと思ったことを思っていたことが、、 かめはめはをうってみたい
13. ドラゴンボールの世界へ 当然かめはめはをうつことはできないが、機械学習の画像生成モデルを使用し て、ドラゴンボールの世界に行くことはできるのでは？ Few-shot Knowledge Transfer for Fine-grained Cartoon Face Generationより • リアル画像とアニメ画像 がペアである必要はない • どれかのカテゴリで200 枚のアニメ画像で生成可 能（左の論文では女性を 200枚、その他を50枚ず つ使用）
14. Few-shot Knowledge Transfer for Fine-grained Cartoon Face Generation Stage1 アニメ画像を生成 Stage 2 元の画像との比較
15. Related Work 写真をアニメ画像に生成するアプリ等は多数存在する だが、特定の世界観にフォーカスしたものはない Googleplay Anime Face Changer - Cartoon Photo Editor ディズニーアニメ風に変換できるサービスはあった Tommy Yourself(https://toonify.justinpinkney.com/)
16. 著作権法 文部科学省Webサイトより 著作権に引っかかるのでアニメ画像の収集が困難
17. ブラックジャックの世界へ Ø 著作権フリーの画像を使用して作成することは できる Ø 候補作：ブラックジャックによろしく Ø 著者：佐藤秀峰 Ø 1998年「週刊ヤングサンデー」（小学館）に掲載の『おめ でとォ!』でデビュー。 Ø 代表作『「海猿」「ブラックジャックによろしく」「特攻の島」 Ø 2002年、「ブラックジャックによろしく」で第6回文化庁メ ディア芸術祭漫画部門優秀賞受賞。 Ø 2004年、「ブラックジャックによろしく」で第33回日本漫画 家協会賞大賞受賞。 Ø 2012年9月「ブラックジャックによろしく」の二次利用フリー 化(https://note.com/shuho_sato/n/na1c3e7c1aa60)
18. ブラックジャックの世界へ アルゴリズム 1. アニメ画像の生成するジェネレーター 2. Inputのアニメ画像と正誤判定するディスクリミネーター GANの応用で可能と想定 想定される課題 1. 13巻分をPDFからダウンロード可能だが、吹き出しなどのノイズを加工 する必要がある 2. Real写真はフリーのデータセットが多くある（想定）のであまり心配は していない 3. 技術としては少しオリジナリティに欠ける？著作権の関係で固有アニメ の商用転用が進んでいないのかな？
19. コンペティションへの参加
20. The 4th Tellus Satellite Challenge：海岸線の抽出 Ø SIGNATEで開催中のコンペ Ø コンペ内容：衛星写真から海岸線の抽出 Ø コンペ期間：2020/8/6-2020/11/6 Ø データセット Ø 学習用データ Ø Tif形式 Ø 25ファイル Ø 評価用データ Ø Tif形式 Ø 30ファイル Ø 学習用アノテーションデータ Ø json形式 Ø 25ファイル
21. 卒業課題のテーマ（案） 1. Real Time Scouting 2. ブラックジャックドラゴンボールの世界へ 3. コンペティションへの参加 上記３つ案を出してみたが、以下の所感 1. 実現できる？選手の物体検知はそもそも画像認識ではなく センサー検知でやっていそう（GPSで選手データを把握） 2. 既に類似サービスは存在だが、自分で作れれば面白そう 3. 知識は身につきそうだが、面白みに欠ける
22. Thank you for your attention