ピクシーダストテクノロジーズら、ホログラムと機械学習を融合した新たな三次元物体認識手法「DeepHolo」を発表。従来より1/5のパラメータ量で同程度の分類精度

コメント

注目のコメント

• 落合 陽一

  ホロディスプレイ・ホロスピーカー・ホロディープ
• 宮原 洋祐

  フューチャー株式会社 VPoE / シニアパートナー

  ・2017年11月26日

  メモ
  
  --
  これまでの物体認識の研究では、カメラで撮影した二次元画像にもとづいて機械学習する手法が主流でしたが、これに対して、より情報量の多い三次元情報を取り扱いやすい形式に変換することで効率的に処理する手法を提案しています。
  
  それは、三次元点群データをCGH（Computer Generated Hologram：計算機合成ホログラム）によって二次元面（ホログラフィックパターン）に変換する前処理をしたあとに深層学習によって処理するフレームワークです。
  
  ホログラムデータにすることで、ある程度の三次元情報を維持したまま、ポイントクラウドデータ（PCD）よりも情報量を少なくすることができ、結果としてより少ないコンピュータリソースを使用して3Dデータを処理し高精度のオブジェクト認識を可能にします。
• 池田 和人

  LINEWORKS株式会社 Product Maneger

  ・2017年11月24日

  落合さん、いつかのLivePicksで、DeepLearningさせるための三次元空間の表現方法について考えている、と話されてたけど、研究されてたんですね。出力絡みの研究を志向されているイメージだったので意外というのと、多動力に感服。