モバイル

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Soli:Pixel4のMotion Senseを実現する革新的なレーダー(3/3)

AI

1.Soli:Pixel4のMotion Senseを実現する革新的なレーダー(3/3)まとめ ・ジェスチャーを分類するには、2つの課題とサイズや電力要件をクリアする必要があった ・1つは全てのユーザーが固有の動きをする事で、スワイプなどの単純な動作も統一されていない事 ・もう一つは、ターゲットにしているジェスチャに似ている多数の無関係な動きが存在する事 2.Soliの製品化時の課題 以下、ai. […]

MediaPipe Objectron:モバイル上でリアルタイムに物体の三次元形状を認識(2/2)

AI

1.MediaPipe Objectron:モバイル上でリアルタイムに物体の三次元形状を認識(2/2)まとめ ・実世界データとAR合成データを組み合わせることで、精度を約10%向上させる事に成功 ・バックボーンとなっている技術は、MobileNetv2上に構築されたエンコーダーデコーダーアーキテクチャー ・ モバイルパイプラインの効率をさらに高めるために、数フレームごとに1回だけモデルの推論を実行 […]

MediaPipe Objectron:モバイル上でリアルタイムに物体の三次元形状を認識(1/2)

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1.MediaPipe Objectron:モバイル上でリアルタイムに物体の三次元形状を認識(1/2)まとめ ・物体検出は広く研究されているが、ほとんどの研究は二次元で物体を検出する技術 ・MediaPipe Objectronはモバイル上でリアルタイムに動く3D物体検出パイプライン ・ ARCoreとARKitにより3Dを表現するデータの作成が容易になりこれが実現できた 2.MediaPipe […]

AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)

AI

1.AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)まとめ ・テレビやデスクトップパソコン用のビデオはアスペクト比が違うのでモバイルデバイスでの再生に不適 ・従来のアスペクト比を修正する手法は固定箇所を切り抜くため重要な箇所が抜け落ちてしまう事がある ・AutoFlipはビデオを分析し、最適な切り抜き箇所を追跡して切り抜くため最適なビデオを自動で再構成可能 2.AutoFl […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ新しいタスクにも自動的に対応する機械学習が長期的目標 ・多様な研究者グループが安心して研究出来る事や新たに参入する研究者に対する支援なども重要 2.オープンデータと […]

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