その他の分野 Google Pixel 4とPixel 4 XLでのポートレートモードの改良(3/3)
１．Google Pixel 4とPixel 4 XLでのポートレートモードの改良(3/3)まとめ ・一眼レフカメラで撮影すると高コントラストなディスク状のボケを生成可能 ・以前のPixel 3のポートレートモードでは背景をディスク状にぼか...
業界/分野
その他の分野 その他の分野 Google Pixel 4とPixel 4 XLでのポートレートモードの改良(2/3)
１．Google Pixel 4とPixel 4 XLでのポートレートモードの改良(2/3)まとめ ・デュアルカメラはデュアルピクセルより間隔が離れているため遠くの物体の深度も簡単に推定可能 ・デュアルカメラが利用できる場合であってもデュア...
その他の分野 Google Pixel 4とPixel 4 XLでのポートレートモードの改良(1/3)
１．Google Pixel 4とPixel 4 XLでのポートレートモードの改良(1/3)まとめ ・Pixel 2に初めて搭載され、Pixel 3で機械学習の力で改良されたポートレートモードがPixel 4で更に改良 ・Pixel 4では...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)まとめ ・機械学習を評価する際には不適切なチューニングでパフォーマンスが過大評価されてないか留意が必要 ・特に医療分野と機械学習分野では用語の意味が異なる「検証セット」が誤解を招く恐れがある ・...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)まとめ ・医療用MLモデルを開発する際には医療現場でのワークフローに組み込む方法を知る必要がある ・機械学習の実践者向けに医療用のMLソリューションを開発する方法を解説する文書を公開 ・医療従事...
ロボット ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(4/4)
１．ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(4/4)まとめ ・合成画像とドメイン適応のみで現実世界のデータを使用せずとも一定レベルのパフォーマンスを達成 ・シミュレーションと現実世界の経験を統合するためにドメイン適応を...
ロボット ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(3/4)
１．ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(3/4)まとめ ・シミュレーションのランダム化は現実世界の環境に一般化する上で有望な手法である事がわかっている ・外観のランダム化とダイナミクスのランダム化について個々に評価...
ロボット ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(2/4)
１．ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(2/4)まとめ ・ロボットが直面するシミュレーションと現実世界のギャップを埋めるためには以下が重要 ・シミュレートされた経験がニューラルネットワークにとって現実世界と変わらな...
その他の分野 Pixel 4のNight Sightで撮影した天体写真(1/3)
１．Pixel 4のNight Sightで撮影した天体写真(1/3)まとめ ・Google Pixel 3用のカメラアプリNight Sightはスマートフォン搭載カメラで暗い風景を撮影可能だった ・Night Sightの最新バージョン...
ロボット Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)まとめ ・Form2Fitは組立キットの回転や変化、混在した状況、学習時に見た事がない部品などにも対応可能 ・回転、空間的方向、物体の同一形状などを学...
ロボット Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(2/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(2/3)まとめ ・Form2Fitは吸着、配置、マッチングの３つのネットワークにより構成される ・完成品を解体する事は組立より簡単であると言う洞察を元に分解デ...
アプリケーション Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)まとめ ・Form2Fitは物体をどのように組み合わせるか？をロボットに学ばさせるロボット操作アルゴリズム ・組み合わせの概念を学習する事により物体の...