2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendarのカレンダー | Advent Calendar 2021 - Qiita
もはや罰ゲーム！？ 2021年に発表されたディープラーニング（特に画像処理）の論文を、1人で25本読んで記事にします。ICCV2021とCVPR2021が中心です。書き始めたのが11月下旬。1日1本読めば終わるペースですが、間に合うのでしょうか？ ご期待ください。 2021/12/25 23時：無事完走しました。応援ありがとうございました！ 2021/2/14 このアドベントカレンダーが本になりました https://koshian2.booth.pm/items/3595424 Amazonでも扱いあります詳しくは👉 https://shikoan.com
自律型会話ロボット「Romi」（ロミィ）が世界初認定！ 「ディープラーニング技術を用いて言語生成し会話する家庭用コミュニケーションロボット」
自律型会話ロボット「Romi」（ロミィ）が世界初認定！ 「ディープラーニング技術を用いて言語生成し会話する家庭用コミュニケーションロボット」〜世界初認定を記念して、6月3日を「Romiの日」に制定〜 株式会社ミクシィ（東京都渋谷区、代表取締役社長：木村 弘毅）のVantageスタジオは、自律型会話ロボット「Romi」（ロミィ）（2021年4月21日（水）より一般販売を開始）が、株式会社ESP総研の調査により、世界初の「ディープラーニング技術を用いて言語生成し会話する家庭用コミュニケーションロボット」として2021年5月28日（金）付けで認定されたことをお知らせします。また、世界初認定を記念して、6月3日を「Romiの日」として制定し、本日6月3日（木）に、一般社団法人 日本記念日協会より正式に認定されました。「Romiの日」制定を記念して、Romiとの暮らしを一ヶ月間体験できる「#Romi
3Dカメラやモーションキャプチャ用マーカーなどの専用デバイスは不要で、スマートフォンのカメラなどで撮影した画像から首、肩、肘、手首、足首などの位置を推定。複数人が写っている画像にも対応する。 スポーツ分野での選手のフォーム改善や、医療分野でのリハビリの経過観察、伝統芸能の伝承など幅広い領域での活用を見込む。 関連記事 人の顔写真を分析、感情を判定 ディープラーニング活用の無料サービス登場 「喜び」「怒り」など5種に対応 ユーザーローカルが、ディープラーニングの技術を活用し、人の顔写真から被写体の感情と性別を判定する技術を発表。判定できる感情は「喜び」「怒り」「悲しみ」「驚き」「無表情」の5種類。公式サイトで一般公開する他、法人向けにWebAPIを提供する。利用料は無料。 テキストから感情分析するAIツール、ユーザーローカルが無償公開 いろいろ試してみた 入力したテキストに含まれる感情を分析
【量子機械学習】量子ニューラルネットワーク（ディープラーニング）のために、好きな活性化関数（非線形関数）を量子コンピュータ上で作ろうという話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 はじめに。 ニューラルネットワーク（ディープラーニング）に活性化関数（非線形関数）は、なぜ必要？ 読んだ論文 Marco Maronese, Claudio Destri, Enrico Prati: Quantum activation functions for quantum neural networks. Quantum Information Processing (2022) 内容。 さいごに。 この文章を読んで、面白い！役に立った！...と思った分だけ、投げ銭していただけると嬉しいです。 ofuse.me 【宣伝】ギターも歌も下手だけど、弾き語りをやっているので、よければ聴いてください。 www.youtube.com はじめに。 前回に引き続き、量子ニューラルネットワークの話。前回書いた文章『【量子機械学習】量子ニューラルネットワーク（ディープラーニング）
【10月15日 AFP】不毛の大地にしか見えないアフリカのサハラ（Sahara）砂漠やサヘル（Sahel）地域に、これまで知られていなかった豊かな緑が点在していることが、高精細衛星写真とディープラーニング（深層学習）技術を組み合わせた研究で明らかになった。英科学誌「ネイチャー（Nature）」（電子版）に14日、論文が掲載された。 研究チームによると、西アフリカのサハラ砂漠やその南縁に広がるサヘル地域と乾燥半湿潤地域に、従来のイメージを覆す約18億本もの樹木が生えているのが分かったという。 論文の筆頭著者を務めたデンマーク・コペンハーゲン大学（University of Copenhagen）の地理学者、マルティン・ブラント（Martin Brandt）氏は、「サハラ砂漠にこれだけ多くの木々が生えていることに、とても驚いた」とAFPに語った。 「もちろん、一本も木がない場所は広範囲に及ぶ。
再帰型ニューラルネットワークの「基礎の基礎」を理解する ～ディープラーニング入門｜第3回 - アイマガジン｜i Magazine｜IS magazine
前回は、ディープラーニングの中でも、とくに画像認識で利用される畳み込みネットワークを取り上げた。画像認識はディープラーニングの応用分野として、最も研究が盛んで、適用事例も多いエリアである。しかし、そのほかの分野でもさまざまな形での応用が進められており、そこでは畳み込みネットワーク以外の手法が利用されることも多い。 今回は、それらの中から「再帰型ニューラルネットワーク」と呼ばれる手法を取り上げて解説する。 ある時刻の値は、以前の 時刻の変化の延長上にある 再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：以下、RNN）は、ニューラルネットワークを拡張して時系列データを扱えるようにしたものである。ここで言う時系列データとは、ある時間の経過とともに値が変化していくようなデータを指し、店舗の日次売上データやホームページのアクセス数履歴、工場設備のセンサデータなど、多種
目次。 目次。 はじめに。 読んだ論文。 題名。 著者。 量子ニューラルネットワーク。 ユニタリ変換を積み重ねるだけでは、厳密には、ニューラルネットワークとは言えない。 誤差関数（目的関数）。 誤差関数の偏微分を量子回路で求める。 最急降下法。 さいごに。 この文章を読んで、面白い！役に立った！...と思った分だけ、投げ銭していただけると嬉しいです。 ofuse.me 【宣伝】ギターも歌も下手だけど、弾き語りをやっているので、よければ聴いてください。 www.youtube.com はじめに。 2022年のノーベル物理学賞は、「量子もつれ光子対を用いた、ベルの不等式の破れの実験的検証。ならびに量子情報科学の開拓」だった。量子情報科学分野のノーベル賞受賞は、初めてのことなので、それに触発されて、何かしら量子情報科学関連の文章を書くことにした。 以前から、量子敵対的生成ネットワークを解説する文
【ディープラーニング自由研究】LSTM+Transformer モデルによるテキスト生成｜tanikawa
Abstract• Transformer モデルをテキスト生成タスクで使用する場合、計算コストに難がある • 計算コストを抑えつつ Transformer の予測性能を活かすために、Positional Encoding を LSTM に置き換えた LSTM+Transformer モデルを考案 • 生成にかかる時間を Transformer の約 1/3（CPU 実行時）に抑えることができた はじめにTransformer は現在の自然言語処理分野における代表的な深層学習モデルの1つです。さまざまなベンチマークを総なめにした Google の BERT とその派生系 (XLNet, ALBERT, etc.) や、OpenAI の GPT-2 など、最近の研究のベースにあるのが Transformer です。 Transformer の特徴として、LSTM などの従来の RNN にあっ
f(x_1 ,\cdots ,x_k ;n,p_1 ,\cdots ,p_k )=\begin{cases} \dfrac{n!}{x_1 !\cdots x_k !} p_1^{x_1} \cdots p_k^{x_k} &\text{when } \sum_{i=1}^k x_i =n \\[1ex] 0 &\mbox{上記以外} \end{cases} 条件付き確率 $$ \operatorname{P}(A\mid B)=\frac{\operatorname{P}(A \cap B)}{\operatorname{P}(B)} $$ $$ \operatorname{P}(A \cap B)= \operatorname{P}(B)\operatorname{P}(A\mid B) = \operatorname{P}(A)\operatorname{P}(B\mid A) $$
【深層学習】Attention - 全領域に応用され最高精度を叩き出す注意機構の仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 24】#095 #VRアカデミア #DeepLearning
▼テーマ Transformer や BERT で爆発的な利用を獲得した Attention の祖となるネットワーク RNNsearch について解説します。 Attention は自然言語で GPT-3 の化け物的な精度を出したのみならず、画像や生成モデルなど、超広い領域に応用されています。 今の Deep Learning を語る上では外せない要素！ 要チェック！ ▼関連プレイリスト Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP 自然言語処理シリーズ https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxL4XdCRjUCC0_flR00A6tJR ▼目次 (後で追加します。暫くお待ちください)
「ディープラーニング開発標準契約書」の公表に関するお知らせ
ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す「日本ディープラーニング協会」（理事長：松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科 教授、英称：Japan Deep Learning Association、以下JDLA）は、「ディープラーニング開発標準契約書」（以下、本契約書）を策定し、2019年9月6日公表いたしましたので、お知らせいたします。 現在も進化を続けるディープラーニング技術は、多くの可能性を社会にもたらし、新たな付加価値の創出や社会課題の解決が期待される技術であり、様々なビジネスでの活用、社会実装に向けた開発・検討が進みつつあり、その開発を担うスタートアップと業務の委託者である大企業との間で多くの議論がなされています。ビジネス面で新たなアイディア・検討が活発化する一方で、その契約においては、当事者間の契約実務に関する経験・スキル、ディープラーニングに関する認
M1 Macでディープラーニングしてみる M1 MacBook Airに一通り開発環境をセットアップしました。 ただ、ディープラーニング関係はセットアップできていなかったので、とりあえずTensorFlowを入れて、色々AI関係のソフト動かして遊んでみました。一通り動いてそれなりに遊べたのですが、色々ハマったことで知見も得られたので簡単にまとめておきます。 まず、分かったことは以下です。 M1 MacでもTensorFlowは普通に使える PyenvとかHomebrewで入れたPythonは使わない（消した）方が良い MiniForgeがtensorflow-macosを入れられる上に関連パッケージも比較的インストールできてよい（公式の方法だとpipがまだOpenCVとかに対応していない） M1 MacBook AirでiMac(3.6GHz クアッドコア Intel Core i7）相当
機械学習、ディープラーニングを行おうとするとPython一択というイメージがあります。たしかにフレームワークが豊富で、情報も数多いので一番手軽な選択肢に思えます。 しかし、ほかのプログラミング言語でもディープラーニング用のフレームワークが増えてきています。今回はそれらを言語別にまとめて紹介します。 JavaScript TensorFlow.js TensorFlow.js | JavaScript デベロッパー向けの機械学習 PythonのTensorFlowをJavaScriptにポーティングしたフレームワークになります。Pythonで作成したモデルを変換して利用できます。 Keras-js keras-team/keras: Deep Learning for humans KerasはTheano、TensorFlowが扱えるディープラーニング用ライブラリで、Keras-jsはその
第3次AI（人工知能）ブームをけん引してきたディープラーニング（深層学習）。その先駆者で“ディープラーニングの父”とも称されるのが40年以上も前にディープラーニングの原型といえる「ネオコグニトロン」を考案した福島邦彦氏である。ネオコグニトロンは学習機能を備えた多層の神経回路モデルであり、ディープラーニングの一種で広く利用されている「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」に大きな影響を与えた。 今もネオコグニトロンの改良を続ける福島氏に、ネオコグニトロンの仕組みや考案したきっかけ、改良点などを聞いた。インタビューには東京大学の松原仁 次世代知能科学研究センター教授が同席。AI研究者の立場から、ネオコグニトロンの意義や日本で同種の研究が広まらなかった理由を解説してもらった。 この前編では、福島氏による解説を主にお伝えする。 2021年4月に福島さんが、世界的な学術賞である「バウワー賞」（主
【深層学習】Transformer - Multi-Head Attentionを理解してやろうじゃないの【ディープラーニングの世界vol.28】#106 #VRアカデミア #DeepLearning
Transformer のモデル構造とその数理を完全に解説しました。このレベルの解説は他にないんじゃないかってくらい話しました。 結局行列と内積しか使ってないんですよ。すごくないですか？ ※行列の転値は、「左上に小文字の t 」という文化で生きています。 ☆お知らせ☆ AIcia Solid Project 公式HPが出来ました！！！ https://sites.google.com/view/aicia-official/top HPでは私たちや動画コンテンツの紹介、板書データの公開などをしています。是非ご活用ください！！ ▼関連動画 忙しい人向けはこちら → https://www.youtube.com/watch?v=FFoLqib6u-0 Multi-Head Attention は 15:27 から！ Deep Learning の世界 https://www.yout
Jetson Nano TIPSまとめのページが大きくなってきたので、ディープラーニング関連の項目を切り出してまとめました。 TensorFlowのセットアップ方法 公式の方法は以下です。 Jetson NanoへのTensorFlowセットアップ方法（公式） ただし、少し煩雑なのと現時点（2019/05/12）でいくつか問題点があるため、問題点を回避しつつ自動でセットアップするスクリプトを作成しました。以下コマンドで（比較的）楽々セットアップできます。 $ git clone https://github.com/karaage0703/jetson-nano-tools $ cd jetson-nano-tools $ ./install-tensorflow.sh
NECは2019年8月19日、ディープラーニングの学習に必要なデータ量を削減する新たな技術を開発したと発表した。同技術は画像や音声などデータ形式によらず適応でき、学習データセットの拡張を専門家による調整なしに実現するとしている。 製品の外観検査など、製造業においてもディープラーニング活用が進む。ディープラーニングの推論精度は学習用データセットの質と規模に依存するが、高品位なデータセットの用意は手間やコスト面で高いハードルが存在する。外観検査の例においても不良品の画像データを多数そろえる必要があるが、そもそも発生頻度の低い不良でデータ収集が困難な場合が多い。この問題を解決するため、他領域で学習したニューラルネットワークを転用する「転移学習」や、元の学習データを人為的に加工し学習用データセットへ加える「データ拡張」などの手法に注目が集まっている。 一方で、データ拡張は専門家による調整を必要とす
ディープラーニングG検定 試験対策講座
日本ディープラーニング協会が実施する、ディープラーニングを事業に活かす人のための「G検定（ジェネラリスト検定）」の試験対策講座です。同検定のシラバスの作成者のひとりであり、GunosyやREADYFORの創業メンバーとしてエンジニアを経験してきた業界の第一人者、巣籠悠輔氏が全8回で講義します。合格するために押さえるべきポイントを学びます。（第1回はどなたでも閲覧可能です） ディープラーニングG検定対策１ 人工知能とは？ ディープラーニングG検定 試験対策講座の第1回は、ディープラーニングの基礎知識について学びます。人工知能をめぐる動向、人工知能分野で何が問題になっているのか、について試験対策で押さえておくべきポイントを含めて巣籠氏が解説します。
東京大学の本橋優俊大学院生と宇宙航空研究開発機構（ＪＡＸＡ）宇宙科学研究所の久保田孝教授らは、惑星向けローバー（探査車）が自己位置を測る手法を自動で切り替える技術を開発した。深層学習（ディープラーニング）でタイヤが滑りやすい地形か、画像的な特徴のない地形かを判別する。人間がローバーからの映像を見て位置計測の方法を選ぶ頻度を減らせる。 ローバーは自機の位置や走行軌跡を求めるために２種類の手法を取る。タイヤの回転数から計測する場合は、砂地や斜面などで空転が発生して距離が分からなくなるケースがある。一方、周辺映像から画像的な特徴点を抽出して三角測量で自己位置を計算する手法では、平地など特徴が少ない地形で位置を見失う課題があった。 そこでスリップしやすい地形か、画像的に特徴点を取れる地形なのかを深層学習で判別する。スリップしやすい地形と特徴点の多い地形、特徴点の少ない地形の判別精度は８５％。スリッ
※ 継続的に更新のため移設しました。 はじめに ディープラーニングG検定に向けた情報整理を行う。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3 構成はシラバスに従い、該当項目には「📘」を付す。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3 シラバス 参考図書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト 【参考】模擬テスト Study-AI G検定 模擬テスト 注意事項！ 自分自身の知識の確認と整理を目的に作成しています。 テスト前のキーワード確認などでご活用ください。 この記事だけで十分な知識をつけることはできませんので、必ず公式テキスト等を活用して自ら学習を行うようにしてください。 １．📘人工知能（AI）とは（人工知能の定義） AIの定義 専門家の間で共有されている定義はない。 人工知能であるかどうかは「
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？(14) ディープラーニング導入を成功に導く、パッケージ製品活用という選択
マシンビジョン業界におけるディープラーニング活用動向 マシンビジョン用途でディープラーニングを活用するため、各企業は様々なアプローチを試みてきた。本稿ではその方向性を紹介し、今後、どのような観点でディープラーニング技術に取り組むべきかを解説する。 マシンビジョンにディープラーニングを活用する製造業企業は、保有するAI技術レベルに応じて、大きく3つの層に分類できる。AI技術を社内で育て上げようとしている「HIGH」層、汎用AIパッケージ製品を活用してニーズに応じたアプリを自社で構築しようとしている「MIDDLE」層、社外リソースを活用して課題を解決しようとしている「LOW」層である。 「LOW」層の企業は、ディープラーニングに詳しいAIコンサルティング企業(以下、AIコンサル)に投資するという活動を行ってきた。この活動により市場が活性化し、新たなAIコンサルも数多く出現した。 しかし、前回の
ディープラーニングを用いて約1.8万円の低コスト筋電義手を作りました - もう疲れたので電子工作します
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
はじめに スキルアップAIでは、下記の4講座を始めとして、現在、そしてこれから注目されるであろう最先端の機械学習/ディープラーニング技術に関する講座を開講しております。 GAN（敵対的生成ネットワーク）講座 現場で使える XAI（Explainable AI）講座 現場で使える自然言語処理実践講座 ディープラーニング最新論文対策講座 このような講座を開講していく中で、スキルアップAIの講師陣が注目している最先端技術をぜひ知りたいというお声を多くいただきました。 そこで、自動機械学習（AutoML）を専門としICMLなどのトップカンファレンスへの論文採択経験もある斉藤と、需要予測・異常検知など様々な分野で機械学習/ディープラーニングの産業応用に取り組んできた小縣が中心となって、スキルアップAI講師陣にておすすめの論文を選びました。 今回は、下記の4つに分けて合計30本の論文をご紹介いたします
ディープラーニングと通常の機械学習の違いは何ですか？
回答 (12件中の1件目) https://www.youtube.com/watch?v=-AoXwZSf6E0 Artificial Intelligence (人工知能) の一種が Machine Learning (機械学習) の一種が Deep Learning (ディープラーニング) という図式となります。 ただし今後は実質、AI/機械学習はディープラーニングをベースに展開していくものと思われます。 ここの他の回答にあまりにも間違ったものが多い（というより現時点で７件の回答がついていますが、そのほぼすべてに大きな問題がある）ので、回答させていただきます。 まず、何...
#C#でディープラーニング（マトリクスの計算） 今回は、ディープラーニングに必要なマトリックスの計算をするプログラムだけ作成しました。 参考にした書籍は「ゼロから作る Deep Learning(オライリー)」です。 この本は、とてもわかりやすく、いい本だと思いますので、おすすめです。 漫画じゃないのに、止まらない・・・それくらい、興味を引かれました。 まだ、半分くらいしか読んでいないので、よく分からない部分も多いですが、今回は、マトリックスの計算プログラムをC#で作りました。 ##Pythonじゃなくて、C#？ この本は、理論的なことも解説していますので、Pythonのライブラリーに頼らず、C#でゼロから作りたいと思いました。 後々、F#や、Haskellでも実装してみようかと思います。 ##なぜディープラーニングを始めたか？ F#や、Haskellなど関数型言語も最近勉強し始めて、わざ
2-2.選定ポイント CPUは少しお手頃なRyzenを選択。その中でも第２世代と第３世代で悩みましたが、電力消費量など含めてコスパも良いかなと思い、第３世代で選択。CPUファンはとりあえず付属品としてCPUに付いてくるクーラーで賄いました。 GPUは20××シリーズにしたいなと思いつつ、予算の関係でコスパが良いと聞いたGTX1660を選択。 メモリは16Gだと少し不安な気がしたので32Gで良さそうなものを探しました。 SSD、HDDは特に根拠なく選択。今となっては過剰だったかなと思っています。 マザーボードはCPUに合わせて良さそうなものを探しました。 電源ユニットは、横浜Fマリノスのスポンサーというところだけでオウルテック製品を選択。GPU1枚だけしか載せない想定なので、650Wあれば十分かと思っています。 ケースはAmazonで評価高めなのをそのまま選んだ感じです。 モニターはすでに購
2019年8月26日、LINK-J主催によるイベント「L x T bridge ～LS経営・戦略ｘAI～人のつながりで革新を～Vol.3」が開催されました。第3回となる今回は、非エンジニアやAIの知識のないマネジメント層などに向けた、「そもそもAIとは何か」から学ぶAIサマーナイトスクールを実施。数式や理論を省いたうえで、ヘルスケア分野での応用事例を多数紹介し、「AI x ヘルスケア」の具体的な展開のイメージを持ってもらうことを主題において行われました。本記事では、NVIDIA合同会社の山田泰永氏による、ライフ系ビジネスパーソンでも理解できるAI・ディープラーニングについての講義の模様をお送りします。 製造業の集まる日本橋で作る、イノベーションのエコシステム 本荘修二氏（以下、本荘）：私はこの3年ほど、厚労省の医療系ベンチャー推進会議の座長をやっています。その前身が、当時の塩崎大臣の私的懇
2020/04/16追記：本記事については、ご質問やご相談が多く片手間では対応しきれないため、販売終了させていただきました。驚くほどたくさんの方々の購入やサポート、本当に心から感謝を申し上げます。ありがとうございました！ 本記事では、上記で作成したプログラムを有料公開しています。 以下を理解いただいた方のみ、ご購入ください。 •ディープラーニング初心者が書いたコードであり、突っ込みどころが残っているかもしれません。 •ご購入された方から正常動作のご報告は頂きましたが、保守はしていません。（何らかの外部要因で動かなくなっても修正予定はありません） •ソースコードのみであり、環境構築手順などはありません。なお、私は主にGoogle Colaboratoryで動作させていました。 •公開後の約1ヶ月間に頂いたソースコードへの主要なＱ＆Ａは、記事内にまとめています。記事内のSlackに参加いただけ
AIは教師データの収集とアノテーションが大変 こんにちは、AIやってますか！？（唐突な問いかけ） AIの中でも、ディープラーニングの画像認識といえば、大変なのは教師データを集めることとアノテーションですね。 数千枚の画像に対して、例えばルールを変えてアノテーションのやり直しとか、セマンティックセグメンテーションのアノテーションとか地獄ですよね（想像です）。 なんとかこの教師データの収集とアノテーションを自動化するのが人類の夢なのではないかと思います。ただ、これは卵が先か鶏が先かの話なのでとても難しいです。今回は、Unityを使って、この教師データ生成をなんとか自動化できないかというトライアルになります。 既に先行事例に加えて、Unityさんが丁寧なチュートリアルを出していますので、今回はそれに沿って実践していく形になります。 ブログにも記事を書いていますので、よろしければこちらも合わせて参
研究開発ライブラリ 市販の単眼カメラでステレオカメラ並みに高精度な距離計測を実現する立体認識AIを開発−ディープラーニングを活用して高精度、省コスト、省スペースな距離測定を実現。ロボットピッキング、無人配送車の自律移動、ドローン遠隔操作によるインフラ点検などに活用− | 研究開発センター | 東芝
知能化システム 前のページに戻る 市販の単眼カメラでステレオカメラ並みに高精度な距離計測を実現する立体認識AIを開発 －ディープラーニングを活用して高精度、省コスト、省スペースな距離測定を実現。 ロボットピッキング、無人配送車の自律移動、ドローン遠隔操作によるインフラ点検などに活用－ 当社は、レンズによって生じる画像のぼけをディープラーニングで解析することで、市販のカメラで撮影した1枚の画像からステレオカメラ（注1）並みに高精度な距離計測を実現する立体認識AIを開発しました。ステレオカメラを必要としないため、コストとスペースの削減が可能となります。 当社は本AIの成果を、2019年10月30日 10:00から韓国で開催される International Conference on Computer Vision（ICCV2019）で発表します。 近年、ロボットによる物品のピックアップや工場
音声合成ソフト「VOICEROID」などの音声合成エンジンとして使われる「AITalk」の開発を手掛けるエーアイ（東京都文京区）は8月27日、ディープラーニングを活用した個人向け音声合成ソフトを2021年2月に発売すると発表した。 発売予定のソフトにはディープニューラルネットワーク（DNN）による音声合成に対応した新型エンジン「AITalk5」を搭載。ユーザーが入力した文章を基に、キャラクターの話し声を合成する。話す速度や音程、音量などはユーザー側で調整できるようにするという。 AITalkはこれまで、AIによる音声合成は行わず、事前に収録した音声を切り貼りして音声を合成する「コーパスベース音声合成方式」を採用していた。AITalk5ではDNNによる音声合成も追加し、利用シーンに合わせて合成方式を選択すれば、より人間らしく豊かな音声を合成できるとしている。 関連記事 VOICEROID「小
こんにちはodasatoshiです。 この記事はNTTドコモ サービスイノベーション部 Advent Calendar 2019の幻の26日目の記事です。 2019年も年の瀬です。毎日とても寒いですね。寒さで手がかじかむときは手元のGPUをフル稼働させて暖を取る日々です。 本日は、プロジェクションマッピングを支える技術、と題しましてプロジェクションにおける色の補償（Compensation）について紹介します。 背景 まずはこちらの写真をご覧ください。 普通の風景写真ですね。ディスプレイで表示しているならばそのディスプレイの設定に合わせてこの写真が表示されているはずです。 では、これをプロジェクタを用いて壁に映写するとどうでしょうか？ こんな壁あるか？という心の声はさておき、壁の模様がくっきりと見えてしまっていますね。プロジェクションマッピングは、映写対象の形状や色などを生かした映像表現を
ディープラーニングの要約
皆さん こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 近年IT業界ではディープラーニングを使って色々な大きな成果を出してきました。皆さんはディープラーニングの概念が分かりますか。今回はディープラーニングの基本知識を皆さんへ説明いたします。 1. AI/機械学習/ディープラーニングの関係: 人工知能（AI）は、人間の知的ふるまいを人工的に再現したものだ。AIの定義は実装する部分だけてはなく知能の本質、AIと人間の関係など哲学、心理学の問題も含まれています。 機械学習はAIを実現するために使う技術です。ディープラーニングは様々な機械学習の手法の中で動物のニューラルシステムを真似る手法です。 図1: AI/MachineLearning/Deeplearningの関係 2. 機械学習と計算機の進化 ディープラーニングは、新しいのものではなく約70年前ニューラルネットワークは提案されていた。
機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いとは？
第3次AIブームといわれる昨今において、AIは多くの企業に注目され始めています。しかし、ディープラーニングと機械学習の違いまでは詳しくは理解できていないという方も多いのではないでしょうか。 AIを深く理解するためには、ディープラーニングと機械学習の違いをしっかりと理解しておかなくてはなりません。そこで今回は、「ディープラーニング」と「機械学習」の違いを分かりやすく解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 ディープラーニングについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 ディープラーニングとは？仕組みやできること、実用例をわかりやすく紹介 AIにおける「機械学習」「ディープラーニング」それぞれの位置づけとは AIについて触れる中で目にする機会が多い「ディープラーニング」と「機械学習」は、それぞれどのような特徴があり、どのような位置づけになっているのでしょうか。まずは、それぞれ
技術の進歩によって、ディープラーニングが商用アプリケーションにも応用されるようになり、人工知能(AI)の研究と応用がさらに進んでいます。しかし、これまで技術的に難しかったことがAI技術で可能になった反面、AIを過信して何でもAIで解決しようとするケースもあります。アメリカの電気・情報工学分野の学術研究団体であるIEEEが、「ディープラーニングは万能ではない」とするコラムを発表しています。 Deep Learning Can’t Be Trusted, Brain Modelling Pioneer Says - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/deep-learning-cant-be-trusted 一般的なディープラーニングプログラムは、複数のタスクで優れた性能を発揮できず、厳密に制限された環境で特定のタスクをこなすことに向いています。さ
フリー素材で遊びながら理解するディープラーニング精度向上のための画像データ水増し（Data Augmentation）手法 - karaage. [からあげ]
画像データ水増し（Data Augmentation）手法 Data Augmentation（データの水増し）は、ディープラーニングの画像認識で、学習の際に精度を上げるためのテクニックです。データ水増しは、他にもデータ拡張とか言ったりします。 具体的には、教師データの画像に対して、明るさ変更・回転等の画像処理をして、教師データを増やして、カメラの変動に対して性能を向上させます（変動に対して強いことをロバスト性が高いと言ったりします）。 TensorFlow（Keras）で物体判別をする際のData Augmentationに関しては、多くの解説例があります。特に id:aidiary さんのものが分かりやすいです。 同じことをしても仕方ないので、今回はあまりネットに情報無かったTensorFlowのObject Detection APIでの物体検出のData Augmentationが
![フリー素材で遊びながら理解するディープラーニング精度向上のための画像データ水増し（Data Augmentation）手法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8848bdb7573ea67b2d39f0e13408261c06007123/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190705%2F20190705015928.png)
機械学習またはディープラーニングのアルゴリズムを実装するにあたり必要なデータ、ハードウェア、ゴールはすべて準備ができました。しかし機械学習とディープラーニングのどちらを使うべきなのでしょうか？ この ebook は、ユーザー視点のアプローチにより、最初に検討すべきアルゴリズムが選びやすいように構成されています。以下を含む 6 つの一般的なタスクにはどのようなアルゴリズムが適しているかを解説します。 過去のデータに基づいて出力を予測する 画像、動画、信号データ内のオブジェクトを認識する 物理的にまたはシミュレーション上でモノを動かす この ebook では以下について学ぶことができます。 データ、ハードウェア、解釈可能性、速度、要求される精度が手法の選び方に与える影響 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して特徴抽出を行い、サポートベクターマシン (SVM) を使用して識別を行
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？(18) マシンビジョンにおけるディープラーニング活用法
マシンビジョン用途でディープラーニングを活用するためには、ネットワーク単体だけでなく、様々な合わせ技を駆使する必要がある。具体的には、「ルールベース画像処理との組み合わせ」「ネットワークカスケード」などの第3階層の充実化が挙げられる。そこで、本稿では第3階層に焦点を当て、具体的な活用方法を解説する。 まずは頻繁に遭遇する課題を例に挙げて説明したい。これまでディープラーニングにトライした方々から、「ディープラーニングは、我々が想定している場所に着目してくれない」という声を聞くことが多い。例えば下図である。 左上画像中の赤丸が欠陥である。我々人間は深い知識が無くてもこの欠陥を検出することが可能である。しかし、いざディープラーニングを実行すると、コントラストが高いバーコード領域に反応してしまうことがある。この際、ディープラーニング単体で解決を図ろうとすると、学習画像の追加や、パラメータ調整といっ
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画像から人物の骨格を推定、ディープラーニング活用の無料サービス
「不毛の砂漠」に樹木18億本、衛星画像とディープラーニングで発見 アフリカ
【量子機械学習】量子ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の最急降下法の話。 - sun_ek2の雑記。
ディープラーニング基礎知識まとめ - Qiita
キヤノン、「ディープラーニング画像処理技術」開発エピソードを公開…ノイズ、色補間、収差回折の補正技術を確立
Apple Silicon(M1) Mac+tensorflow-macosでディープラーニングする
Python以外でもできる。言語別ディープラーニング用フレームワークまとめ – ピクアカインフォ
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ディープラーニングの学習データ量を削減、「敵対的特徴」の活用で
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プロジェクションマッピングを支える技術（ディープラーニングによる色補償） - Qiita
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