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三次元形状とディープラーニング

 三次元形状とディープラーニング

三次元形状処理とディープラーニングの初歩についてまとめたスライドです。

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Tatsuya Yatagawa

December 21, 2020
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  1. None
  2. • 機械学習 ニューラルネット 深層学習

  3. • • • θ • = ; = 2 2

    + 1 + 0 ෩ = arg min ෍ =0 −1 ( , ; )
  4. • • • 0 = 0 + 0 1 =

    1 + 1 2 = 2 + 2 = 0 0 + 1 1 + 2 2 + = 0 0 + 1 1 + 2 2 +(0 0 + 1 1 + 2 2 + )
  5. • • • 0 1 2 0 = ReLU(0 +

    0 ) 1 = ReLU(1 + 1 ) 2 = ReLU(2 + 2 )
  6. = 32 = 128 = 512 • •

  7. • • = 512 = 1 = = 4

  8. • • • • • • • • • •

  9. (c) Velodyne (c) Andrew Tallon (c) Microsoft (c) Sony

  10. • , , = 0

  11. ′ = − ′ = + ′

  12. • ☺  ☺  ☺  ☺  ,

    , = 0
  13. ☺  ☺  ☺  ☺  , ,

    = 0
  14. • • • • •

  15. • • • •

  16. • ⚫ ⚫ ⚫

  17. • • •

  18. • • •

  19. • •

  20. • • •

  21. • • • • • • •

  22. ☺  ☺  ☺  ☺  , ,

    = 0
  23. • • • (c) Velodyne

  24. • • • (0 , 0 , 0 ) (1

    , 1 , 1 ) ( , , ) (−1 , −1 , −1 ) (+1 , +1 , +1 ) (0 , 0 , 0 ) (1 , 1 , 1 ) (−1 , −1 , −1 ) (+1 , +1 , +1 ) ( , , )
  25. • • •

  26. None
  27. • •

  28. • • •

  29. • • • • • • •

  30. ☺  ☺  ☺  ☺  , ,

    = 0
  31. • • •

  32. • • • •

  33. • • ∗ = ℱ−1(ℱ ⋅ ℱ ) ′ =

    ℱ−1(Θ ∘ ℱ )
  34. • = 0 1 1 0 1 0 1 0

    1 1 0 1 0 0 1 0 = − − 1 2− 1 2 = ෍ :
  35. • • • = T

  36. • () ′ = ℱ−1(Θ ∘ ℱ ) ′ =

    ℱ = () ℱ−1 = ()
  37. • • • +1 +2 +1 = ReLU ⋅ ෍

  38. • • •

  39. • • •

  40. • •

  41. • • •

  42. • • •

  43. • •

  44. • • • • • •

  45. ☺  ☺  ☺  ☺  , ,

    = 0
  46. • , , =

  47. • • •

  48. • • • •

  49. • •

  50. • • •

  51. • • •

  52. • • • •

  53. • • • •

  54. • • •

  55. • • • •

  56. • • •

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  58. • • • • • • • •

  59. • • • • • • • • •