CVIMチュートリアル 2「●点群深層学習●ニューラル3次元復元●深層照度差ステレオ法●AutoML」

発売日:2024年5月

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巻の著者
藤吉弘亘/編 延原章平/編 千葉直也/〔ほか〕著
巻の書名
●点群深層学習●ニューラル3次元復元●深層照度差ステレオ法●AutoML
ページ数
211p
ISBN
978-4-320-12602-2
著者情報
藤吉 弘亘(フジヨシ ヒロノブ)
1997年中部大学大学院工学研究科博士後期課程修了。現在、中部大学理工学部AIロボティクス学科教授、博士(工学)。専門:コンピュータビジョン、機械学習、深層学習

延原 章平(ノブハラ ショウヘイ)
2005年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了。現在、京都工芸繊維大学情報工学・人間科学系教授、博士(情報学)。専門:コンピュータビジョン、パターン認識

千葉 直也(チバ ナオヤ)
2020年東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科助教、博士(情報科学)。専門:3次元計測、3次元点群処理、非構造データ処理

齋藤 隼介(サイトウ シュンスケ)
2020年南カリフォルニア大学コンピュータサイエンス学科博士課程修了。現在、メタ・リアリティラボリサーチ リサーチサイエンティスト、Ph.D.専門:デジタルヒューマン、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス

山藤 浩明(サントウ ヒロアキ)
2021年大阪大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。現在、大阪大学大学院情報科学研究科助教、博士(情報科学)。専門:コンピュータビジョン、機械学習、3次元ビジョン

菅沼 雅徳(スガヌマ マサノリ)
2017年、横浜国立大学大学院環境情報学府博士後期課程修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科助教、博士(工学)専門、コンピュータビジョン、深層学習

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商品説明

本書では、3次元形状推定・処理に関する最新の深層学習アルゴリズムとして「点群深層学習」「ニューラル3次元復元」「深層照度差ステレオ法」を、また、「AutoML」と題してメタアルゴリズムとしての自動機械学習を解説。深層学習による画像分類や物体検出、セグメンテーションといったタスクの定式化方法についてはすでに多くの書籍やWeb記事で解説がなされているものの、本書では3次元情報をニューラルネットワークで扱う際の基本的な考え方から最新の実装まで学ぶことができる。また自動機械学習は、大手のクラウドGPUサービスで必ずと言ってよいほど提供されている機能であり、その基礎となる考え方から学ぶことは、機械学習サービスをユーザーとして利用する場合にも有用であろう。

目次

第1章 点群深層学習
1.1 はじめに
1.2 ニューラルネットワークによる点群処理
1.3 3次元点群の畳み込み
1.4 点群深層学習のアプリケーション
1.5 その他の話題
1.6 おわりに

第2章 ニューラル3次元復元
2.1 はじめに
2.2 ニューラル3次元復元のフレームワーク
2.3 エンコーダ
2.4 デコーダ
2.5 損失関数
2.6 フレームワークで分析する単眼画像からの全周3次元復元
2.7 おわりに

第3章 深層照度差ステレオ法
3.1 はじめに
3.2 照度差ステレオ法
3.3 深層照度差ステレオ法
3.4 最新の研究動向
3.5 おわりに

第4章 AutoML
4.1 AutoMLとは
4.2 ニューラル構造探索(NAS)
4.3 ハイパーパラメータ最適化(HPO)
4.4 おわりに

索引

商品詳細

出版社名
共立出版
サイズ
24cm
対象年齢
一般
フォーマット
単行本

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