この記事の概要■8年住んだ賃貸住宅を退去する際に、13万円の費用を請求されました。 ■納得のいかない請求も多く、泣き寝入りするのも悔しいので、できる限りの手段を使って対応を行いました。 ■不動産業者側は、こちらが情報を持っていないと思い、不当に高額な請求を平気で行ってきます。同じように困っている方のお役に立てましたら幸いです。 対応方法まとめ■賃貸住宅居住者用の保険で対応できることを確認 ■国土交通省の「原状回復をめぐるトラブルとガイドライン」を確認 ■敷金返還請求の内容証明郵便の送付 （■少額訴訟の実行）私の置かれた状況8年間居住していた賃貸住宅を退去する際に、賃貸住宅の仲介業者のハウ●コム株式会社の提携業者である合同会社SA●●R●Iより、以下の退去費用の請求を受けました。 ■ルームクリーニング：35,000円 ⇨入居時の契約で合意済み。 ■フローリング剥離：18,000円 ⇨居室の床

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不気味な動きと見た目で話題の四足歩行ロボット「Spot」の出荷を早期導入者向けに開始したと、ボストンダイナミクスが発表しました。「Spotは何ができるのか？」に焦点を当てたプロモーションムービーが公開されており、その奇妙さが注目されるとともに、「歩いてバッテリーを交換されているだけで何もしていない……」というツッコミもあがっています。 Spot® | Boston Dynamics https://www.bostondynamics.com/spot 商用販売に際し、「Spotってこんなロボットだよ!」というのを紹介する約2分のムービーが公開されています。雨の中でも足場が悪いなかでもずんずん進むSpotの姿が確認できます。 Spot Launch - YouTube 「SPOT.GO」(スポット、行け)という命令が下ると…… デスクの下でスクッと立ち上がるSpot。 てくてくと歩き出しま

VAE（Variational Auto Encoder）やGAN（Generative Adversarial Network）などで用いられるデコーダーで畳み込みの逆処理（Convtranspose2d）を使うことがあります。このパラメーター設定についてハマったので解説します。 エンコーダーのConv2Dでダウンサンプリング まず前提として、MaxPoolingなどのPoolingを使わなくても畳み込み（Conv2D）だけでダウンサンプリングはできます。GANで使われる手法ですが、CNNでも使えます。例えばMNISTで考えましょう。 入力：(-1, 1, 28, 28)＋kernel=3の畳み込み 出力：(-1, 32, 14, 14) どういう処理かというと、モノクロ（チャンネル数1）の28×28の画像を、32チャンネルの3×3の畳み込みを通して、14×14にダウンサンプリングすると

はじめに こんにちは、ABEJAの大田黒(おおたぐろ)です。最近は、一ヶ月100kmを目標にランニングしたり、POとユカイな仲間たちと一緒に小売店舗向けのIoTxAI活用サービスの開発を進めているエンジニアです。前回の記事からだいぶ間が空いてしまいましたが、久しぶりにTech Blogを執筆しようと思います！ ちなみに前回は、IoTを活用したインフルエンザ注意報を作って社内展開をしていた様子等を書いてました。 tech-blog.abeja.asia 今私は、小売店舗向けのIoTxAI活用サービス であるABEJA Insight for retailの開発チームリーダーをさせていただいております。先日、我々のチームで研究＆開発している技術を活用し、顔認証でマイニング＆簡易決済が可能な仮想コイン(仮想通貨ではない)を個人の冬休みの自由研究として作りました。(詳しいコンセプトや仕組みは後述し

NVIDIAからJetson Nanoを使ったAI自動走行車JetBotに続く、JetRacerが発表されました。 github.com こちら市販のラジコンカーにJetson Nanoとカメラを取り付け、カメラの画像からその時点でどちらに転舵すべきかを機械学習で学習させ、それを元にラジコンカーを自動走行させるというものです。 参考動画： NVIDIAの公開している #JetRacer 、ついに紙コップ（別名パイロン）で作られた円形のコースを自動走行成功。一箇所コップをふっとばすが、２周目そこをうまく避けるという技を披露して感心(そして彼走るの早い)。もっともコースが簡単でこれは難易度は低いかもしれないから、複雑な場所で試したい。 pic.twitter.com/umn7c6gWPC— higrademe (@EL2031watson) August 25, 2019 JetBotと異なり

スマートフォンなどに使われる指紋認証を請け負う日本指紋認証センター（東京都）は１１日、同社指紋鑑別師の２割にあたる５万人を削減すると発表した。米アップルが１１日未明（日本時間）に発表した新機種「ｉＰｈｏｎｅ（アイフォーン）１１」シリーズが、これまでと同様に顔認証を採用したことが影響した。今後は顔面鑑別師の育成と配置転換に注力する。 日本指紋認証センターは０３年創業の業界最大手。熟練した技術を持つ指紋鑑別師がインターネット経由で送られてきた指紋を、０．５秒以内に本人のものかどうか目視で照合、返送するサービスを提供する。１３年にｉＰｈｏｎｅが指紋認証技術「Ｔｏｕｃｈ ＩＤ」を採用したことをきっかけに急成長し、現在は全国４１９カ所の事業所に約２５万人の指紋鑑別師を抱える。 しかし１７年、アップルは顔認証技術「Ｆａｃｅ ＩＤ」を新たに採用。認証業務は顔認証を専門とする米フェイスアナリティカ社の日本

1. この記事について 夏の終わりに身の回りのものを整理していたら、購入していたまま放置していたM5StickVとSORCOM LTE-M Button Plusを発掘した。こんな二つを悪魔合体することでお手軽にAIとIoTを組み合わせられるのではと思いつき、「ソラコムポーズを取るだけで触れることなくSORACOM LTE-M Button Plusnを押す」を試してみた。 果てしなき鍛錬の果に、手でソラコムポーズを取るだけで、SORACOMボタンに触れることなくクリックできる異能の力を身に着けてしまった。。。#soracom #soracomug #高度に発達したSORACOMは魔法と見分けがつかない。 pic.twitter.com/L09lO5T7Fy— masato_ka (@masato_ka) August 31, 2019 念の為説明しておくと映像の左上にはM5StickVで

1. 概要 追記 公開当初Jetson Nanoの性能表記に誤記があったため修正しています。 最近組み込みデバイス（以下エッジと表現）で画像認識や音声認識、センサ情報の処理といったディープラーニングを利用した処理を実行することが容易になっている。低消費電力で、高速にディープラーニングを処理するためのエッジAI用アクセラレータが各社から発売されていることがその理由の一つだろう。 こういった、エッジAI用のアクセラレータは各社によってその使用や対応フレームワーク、利用できるディープラーニングのネットワーク構成に違いがある。どれも同じように利用できるわけではない。自分でエッジAI用アクセラレータを利用しようとしたときにいくつか調べてみた内容をメモがわりに残してみる。ちなみに個人で遊べるものを中心にしてるので、産業的にどうなのかは知らない、悪しからず。。。 あとこのブログではAndroid Thi

前回掲載したディープラーニングを応用した筋電義手の記事を予想外に多くの方にご覧いただき、非常に驚いています。こうやって皆さんに反応をもらえると非常に励みになりますね、本当にありがとうございます！ 今回は開発した筋電動作推定システムを簡易的なロボットアームに適用することで、低コストの筋電義手を作成したので報告させていただきます。（といっても、快適に使用するには程遠いですが、、、、） また、前回の記事でいただいたコメントに対する捕捉情報についても述べていきたいと思います。 実際の動作とコストについて メカ・エレキ・ソフト設計 補足情報 今後について 実際の動作とコストについて 実際に動いているときの動画です。 前回の記事と同様に、手を握った時・反った時・屈曲した時・無造作時の4種類の筋電位パターンをディープラーニングを用いて分類し、分類結果に応じてロボットアームを動かしています。 ディープラー

1. この記事について Jetson nanoを搭載した移動ロボットJetbotを作成し、前回はJetbotを使った単眼vSLAMを実行させた。 masato-ka.hatenablog.com しかしvSLAMはPC側で処理される。Jetson nanoはPCへ映像を送信するだけだ。これでは搭載されているGPUが活躍していない。せっかくなのでJetson nanoに搭載されているGPUの威力を体感したかった。 そこで今回はディープラーニング を利用して画像から直接判断して走行する、End-to-Endな自動走行にチャレンジしてみた。コースを追従するだけであれば、単純な画像認識によるライントレースと簡単なルールベースの仕組みで十分だろう。しかし、今回は前提となるルールを作るのではなくデータだけ与えて、ディープラーニングで解くのがポイントとなる。以下の画像のようにJetbotがコース上を追従

はじめに こんにちは、AIシステム部でコンピュータビジョンの研究開発をしております宮澤です。 我々のチームでは、常に最新のコンピュータビジョンに関する論文調査を行い、部内で共有・議論しています。前回は Human Recognition編 ということで我々が読んだ最新の論文をご紹介しましたが、今回は3D Vision編をお届けします。今回論文調査を行なったメンバーは、奥田 浩人、宮澤 一之です。 論文調査のスコープ 2018年11月以降にarXivに投稿されたコンピュータビジョンに関する論文を範囲としており、その中から重要と思われるものをピックアップして複数名で調査を行っております。今回は3D Vision編として、主に2次元画像から3次元情報を復元する技術に関する最新論文を取り上げます。 前提知識 カメラで得られる2次元画像から3次元情報を復元するためには、複数の視点から撮影した画像が必

先日勉強会でVisual SLAMについて発表しましたが、そこではカメラを用いたVisual SLAMについてのみ紹介しただけでした。 takmin.hatenablog.com 今回はカメラを用いたものだけでなく、RGB-DセンサーやIMUを用いたVisual SLAMの研究についてもまとめました。 ただ、Visual SLAMの研究はとても膨大なので、紹介する研究の数はかなり絞り込んでいます。そのため、「サーベイ」ではなく「概観」という表現にしています。 20190307 visualslam summary from Takuya Minagawa www.slideshare.net というわけで、今回の調査はなかなかしんどかったです。 slam系論文、デップラで認識しました系とくらべて全然読み飛ばせない。大意を掴むだけでも結構時間がかかってしまう。 — Minagawa Taku

米貨物運送大手のUPSがドローン配送子会社UPS Flight Forwardを設立し、米連邦航空局（FAA）に国内でのドローン配送のための認可を申請した。年内には取得できるとしている。 米貨物運送大手のUPSは7月23日（現地時間）、米連邦航空局（FAA）に対し、同社のドローン配送事業UPS Flight Forwardへの航空規則（FAR）Part 135（以下「FAR135」）の認可を求めたと発表した。 FAR135は、小型のプロペラ飛行機による定期便およびチャーター運航を認可するというもの。UPSは早ければ年内にも認可を受けられるとしている。この認可が下りれば、オペレーターの視界から外れても、また、昼夜を問わずドローンを飛ばせるようになる。 UPSは2016年にドローン配送のテストを開始した。既にFAR107は取得しており、米国内の一部地域でドローンによる無人配送のパイロットプログ

NTTの須田です。2019年7月23日に公開された、Docker 19.03の新機能をお伝えします。2018年11月8日にリリースされたDocker 18.09以来、8ヶ月ぶりのリリースです。 root権限不要化従来のDockerは、ホストのroot権限でデーモン(dockerd)を動作させる必要があったため、脆弱性や設定ミスを突かれると、ホストのroot権限を奪われる恐れがありました。 Docker 19.03では、非rootユーザでデーモンを実行できるようになりました(Rootlessモード)。 Rootlessモードを有効化することで、万一Dockerに脆弱性や設定ミスがあっても、攻撃者にホストのroot権限を奪取されることを防ぐことが出来ます。ただし、現時点ではcgroupを利用できないなどの制約があります。 RootlessモードのDockerは， curl -fsSL http

最近、以前から興味のあった筋電位センサを触っています。 また、ディープラーニングの勉強も始めたのですが、 ディープラーニングの仕組みを理解する中で「ディープラーニングって筋電位センサに応用できるんじゃ？」と閃きました。 そこで色々試してみたところ、簡単な動作推定を行うことに成功したので、まとめてみます。 タイトルにある通り、ラズパイを使ってます。 実際の動作 筋電位センサ（自作） 筋電位センサ（市販：MyoWare） 回路 ディープラーニング入門 ディープラーニング（データ解析） ディープラーニング（データ取得） ディープラーニング（学習） ディープラーニング（推定） システムまとめ 感想 実際の動作 実際に動いているときの動画です。 手を握った時、反った時、屈曲した時の３パターン（厳密には無動作時を併せて４パターン）における筋電位パターンをディープラーニングを用いて分類し、分類結果に応じ

この記事にてついて この記事ではJetbotを使ってOpenVSLAMを動かした内容をまとめている。SLAMの実行はJetson nanoではなく、別のホストマシンで実行した。ROSの設定方法や、動かし方を中心に記載している。 ROSで使える単眼SLAM ORB_SLAM2とOpenVSLAMがROSパッケージのサンプルを同梱している。ORB_SLAM2のROSサンプルはSLAMのローカライゼーション結果（カメラの姿勢）もトピックに投げられるようになっている。OpenVSLAMはローカライゼーション結果はビュアーに表示されるのみだ。またORB_SLAMとOpenVSLAMは実行結果の表示にPangolinと呼ばれるOpenGLを使った3DViewerライブラリを利用する。そのためそれなりのビデオチップを搭載したマシンが必要になる。OpenVSLAMではPangolinを使わずにWEBブラウ