Autowareにおける三次元物体認識アルゴリズム「PointPillars」の紹介 - TIER IV Tech Blog
こんにちは。 ティアフォーで自動運転ソフトウェア開発を行っている村上です。 今回はDeep Learningを使った三次元物体認識の手法を紹介していきます。 TL;DR: 12msで動作する三次元物体認識アルゴリズムの開発 自動運転におけるDeep Learning 点群を処理するためのDeep Learning ざっと従来手法 従来手法での問題 形状推定の必要性 Deep Learningで可能なこと 三次元物体認識アルゴリズム「PointPillars」の紹介 ざっと類似手法 なぜ「PointPillars」 CUDAとTensorRTによる高速化 最後に 自動運転におけるDeep Learning 自動運転では主に周りの環境を認識する際にDeep Learningを用いることが多いです。画像認識アルゴリズムであるSSD*1やYOLO*2が有名なものになります。 Deep Learni
画像処理100本ノックを「Google Colaboratory」で楽々学習 - Qiita
画像処理100本ノックとは 以下のような素晴らしい記事を発見しました。 https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14 （リンク切れ） 画像処理を、OpenCV等の高度なライブラリを使わず行うことで、画像処理の理解を深める、非常に有用な練習問題集です。自分も画像処理の基礎を学びなおしたかったので、自己学習のため活用させていただくことにしました。 ただ、初学者にとってハードルになりそうなのが、環境構築のところです。GitHubのREADMEに丁寧に描かれているのですが、初学者にとっては難易度高く、時間もかかります。また、自宅以外の環境でちょっと学習したいときなどにも不便です。 そんな手間を解消するために、Googleが提供している環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory」を使
Image Stitching: A Simplistic Tutorial
Image Stitching: A Simplistic Tutorial Creating a panorama using multiple images Multiple Image Stitching¶ I must say, even I was enjoying while developing this tutorial . Something about image perspective and enlarged images is simply captivating to a computer vision student (LOL) . I think, image stitching is an excellent introduction to the coordinate spaces and perspectives vision. Here I am g
MIRU 2018 - 各チームの発表資料
A: Data Mining データマイニング研究の最新動向: 時系列、テキストマイニング、異常検知 B: HCI ユーザ評価から見るHCI -良いシステムの実現のためにCV研究者が学ぶこと- C: Robotics 実ロボットの知識獲得のためのシミュレーションを用いた転移学習における環境差異の解決 D: Bio CVにおける「認識」タスクに向けた生物の視覚情報の獲得とその処理についての調査 E: ASP 音声処理の最先端 F: NLP CV2NLP：コンピュータビジョンと自然言語処理の共存マップ G: Psychology A survey on Psychology - Connecting Perception, Language, and Memory studies with Computer Vision
OpenCV 3.3から使えるDNNモジュールを使って物体検出 – Moonshot 🚀 – Medium
Object Detection with OpenCV dnn modules and MobileNetSSD on Jupyter Notebook Introduction物体検出をDeep LeaningとOpenCVを用いて行う OpenCV 3.3からdnnモジュールが正式にリリースされた The main news is that we promoted DNN module from opencv_contrib to the main repository, improved and accelerated it a lot. An external BLAS implementation is not needed anymore. For GPU there is experimental DNN acceleration using Halide (http://
Intelさんがまた褒めてくれたヽ(ﾟ∀ﾟ)ﾉ ｲｴｧ RaspberryPi3でMobileNet-SSD(MobileNetSSD)物体検出とRealSense測距(640x480) 再生フレームレート25FPS以上 ＋ 予測レート12FPSを達成したよ - Qiita
Intelさんがまた褒めてくれたヽ(ﾟ∀ﾟ)ﾉ ｲｴｧ RaspberryPi3でMobileNet-SSD(MobileNetSSD)物体検出とRealSense測距(640x480) 再生フレームレート25FPS以上 ＋ 予測レート12FPSを達成したよPythonRaspberryPiRealSenseMovidiusMobileNetSSD MobileNet-SSD-RealSense I wrote an English translation at the end of the article 画像サイズが大きいため、Wi-Fi環境下での閲覧を推奨 ◆ 前回記事 デプスカメラRealSenseD435で "紫色のイカ" や "オレンジ色の玉ねぎ" を切り取ったり "金髪の人" を追っかけて距離を測る（１） with Ubuntu16.04 デプスカメラRealSenseD43
YUVフォーマット及び YUVとRGBの変換
はじめに YUV，YUVとよく耳にするが，いったいどれだけフォーマットがあんねん！ YUVとRGBの変換式をよく目にするが，いったいどれだけ定義があんねん！ どうもwebで調べていると，デジタルもアナログも，YUV，YCbCr，YIQの変換式も すべて混沌としていて，どれが正しいのか見当がつかない．筋が通っ ていると思われるものを書きつくってみる． YUVとは 「人間の目は明るさの変化には敏感だが, 色の変化に は鈍感である」 というわけで，色度を抑え、輝度により広い帯域やビット数を 割くことにより、少ない損失で効率の良い伝送や圧縮を実現するフォーマット． デジタル画像の圧縮CODECにおけるフォーマット という観点でまとめる． Y
自作してわかった、新型ZOZOSUITのすごさと狙い
自作してわかった、新型ZOZOSUITのすごさと狙い 1000万枚大量配布の陰にモーションキャプチャーへの可能性 ファッションECサイト「ZOZOTOWN（ゾゾタウン）」を運営するスタートトゥデイが、次なる一手として力を入れる採寸用ボディスーツ「ZOZOSUIT（ゾゾスーツ）」。2017年11月22日に予約を開始、初日に約23万件、2018年5月1日時点で累計100万件の受注を集めるなど爆発的な人気と注目を集めている。 当初は、多数の伸縮センサーでサイズを計測しBluetooth通信によりスマートフォンを介して計測データをアップする方式だったものの、生産が追い付かず、大幅に配送が遅れていた。同社では年明けから生産速度の向上策と同時に、マーカー方式を採用する新型への切り替えを検討し始め、2018年2月15日には「低コスト、高精度での体型計測を可能とするアイデアを3億円で買い取る」と発表した（
顔認識技術を防ぐ特殊模様がプリントされた衣服でプライバシーを守る
映像や画像の中から人を自動で識別するための「顔認識技術」は、便利である一方で、セキュリティーやプライバシーについて懸念する声があるのも事実です。顔認識技術に対してプライバシーの観点から警鐘を鳴らしているAdam Harvey氏は、顔認識を防ぐ特殊模様を開発し、これを活用した衣服のリリースを予定しています。 HyperFace | Adam Harvey https://ahprojects.com/hyperface Anti-surveillance clothing aims to hide wearers from facial recognition | Technology | The Guardian https://www.theguardian.com/technology/2017/jan/04/anti-surveillance-clothing-facial-reco
日本メーカーが大苦戦!マシンビジョンの世界で何が起きているのか？(10) ハイパースペクトルカメラとスペクトル解析の世界
前々回(第8回「カメラは2次元画像から+αの時代 - 「カメラ」から「センシングデバイス」)にて、カメラは今後センシングデバイスへと変化していくというトレンドと背景を解説し、それにより2次元情報に+αの情報を付加することができるとお伝えした。その+α情報として前回は3次元について触れたが、今回は波長について解説する。 光はさまざまな波長から構成されていて、例えば人間にとって白く見えるものは可視光領域の400nm～800nmまでの光が均一に混ざっていることを意味する。また、木(植物)を通常のRGBカラーカメラで撮影すると、以下の図のようにGの輝度が大きく反応する。しかし、実際には光はRGBといった3つの大枠のバンドで構成されているのではなく、もっと細かな波長の光から構成されている。たまたまカラーカメラは、この複雑な波長の組み合わせを3つの帯域で大まかに撮像しただけなのである。 もう少し厳密に
Gstreamerを使ったビデオストリーミング - Qiita
概要 Gstreamerを使ってビデオストリーミングをしてみた 動作環境 ボード ：Raspberry Pi 3 カメラモジュール：Raspberry Pi Camera V2 イメージ ：emlid-raspbian-20160408 使用方法 Raspberry Pi側 カメラモジュールを有効にする。 Raspberry Piを起動したらコンフィグを起動する。 sudo raspi-config 『6 Enable Camera』を選択し、Enableを選択する。 ※起動前にカメラモジュールをRaspberry Piに接続しておく必要がある。 選択したらリブートする。 Gstreamerをインストールする。 sudo apt-get update sudo apt-get install gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-plugins-go
Centriphone - an iPhone video experiment by Nicolas Vuignier
Watch the making of https://youtu.be/d45oGNv8H98 ! After almost two years of tinkering and tweaking I finally achieved the result I was looking for Music: https://youtu.be/YG1-2NYw2Q4 Petit Prince - DemiTour 2015 - Pain Surprise records https://www.facebook.com/petit.prince.music Gear used: iPhone 6 Wide angle lens from Olloclip 3d printed centriphone case 3d model: https://www.thingiverse.com/
Stereolabs | AI perception for automation
fall. california. 38.146650117, -121.14726269 Spatial Perception
SimpleCV
What is it? SimpleCV is an open source framework for building computer vision applications. With it, you get access to several high-powered computer vision libraries such as OpenCV – without having to first learn about bit depths, file formats, color spaces, buffer management, eigenvalues, or matrix versus bitmap storage. This is computer vision made easy. from SimpleCV import Camera # Initialize
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ドローンの位置、１cm単位で把握−Ｋｕｄａｎがシステム開発
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