SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 26
Downloaden Sie, um offline zu lesen
3D勉強会@関東発表資料
•
•
•
-
SICK LMS291 FARO Focus3D Velodyne HDL64e
•
•
•
https://www.geospatialworld.net
As-build modeling
Forensic inspection
Autonomous driving
Reverse engineering / Inspection
https://www.faro.com
http://asbuiltmodelingservices.com/ http://eijournal.com/
https://papottigabor.wordpress.com/
•
•
http://pointclouds.org
•
-
•
-
•
•
-
-
𝑹, 𝒕 = argmin 𝑹,𝑻	𝑑 𝑿/, 𝑇 𝑿1; 𝑹, 𝒕
•
-
-
•
-
-
•
-
-
•
-
-
•
•
𝑗∗ = argmin5 𝑑 𝒑78, 𝑇 𝒑95; 𝑹, 𝒕
𝑹, 𝒕 = argmin 𝑹,𝑻 	: 𝑑 𝒑78, 𝑇 𝒑95∗; 𝑹, 𝒕
対応付け
姿勢アップデート
http://www.sanko-shoko.net/note.php?id=3c5m
•
•
•
-
-
-
-
https://github.com/komi2/survey/blob/master/01/01/kdtree.md
•
𝐸 = : 𝒑8 − (𝑹𝒒8 + 𝒕) 1
8
𝒑B =
1
𝑁
: 𝒑8
8
𝒒B =
1
𝑁
: 𝒒8
8
𝑑𝐸
𝑑𝒕
= : 𝒑8 − 𝑹𝒒8 − 𝒕
8
= : 𝒑8
8
− : 𝑹𝒒8
8
− : 𝒕
8
= 𝑁𝒑B − 𝑹𝑁𝒒B − 𝑁𝒕 = 𝟎
𝒕 = 𝒑B − 𝑹𝒒B
t
𝒑F = 𝒑 − 𝒑B 𝒒F = 𝒒 − 𝒒B
𝐸 = : 	 𝒑8
F
+ 𝒑B − 𝑹 𝒒8
F
+ 𝒒B − 𝒕 1
8
𝐸 = : 𝒑8′ − 𝑹𝒒8
F 1
8
𝒕 = 𝒑B − 𝑹𝒒B
= : 𝒑8
FH
𝒑8′
8
− 2 : 𝒑8
FH
𝑹𝒒8
F
8
+ : 𝒒8
FH
𝑹H 𝑹𝒒8
F
8
= : 𝒑8
FH
𝒑8′
8
− 2 : 𝒑8
FH
𝑹𝒒8
F
8
+ : 𝒒8
FH
𝒒8
F
8
これを最大化したい定数 定数
: 𝒑8
FH
𝑹𝒒8
F
8
= 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 : 𝑹𝒑8
F
𝒒8
FH
8
= 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 𝑹𝑯
𝑯 = : 𝒑8
F
𝒒8
FH
8
ただし、
ここで、正定値行列𝑨𝑨H
について、任意の直交行列Bに対し
て、以下が成り立つ(後述)。
𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 𝑨𝑨H
≥ 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 𝑩𝑨𝑨H
Hを特異値分解し、 𝑯 = 𝑼𝜦𝑽H
回転行列Rを 𝑹 = 𝑽𝑼H と置いた場合、
とし、
𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 𝑹𝑯 = 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 𝑽𝜦𝑽H
≥ 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 𝑩𝑽𝜦𝑽H
任意の回転Bを掛けても、𝑹を𝑽𝑼H
R
Special case:
データにノイズが大きい場合に、Rが左右反転を含む変換になってし
まい、望ましい回転行列にならず、Rの行列式が-1になる。
この場合、
𝑹 = 𝑽diag(1,1, −1)𝑼H
と置くことで回避できる。
まとめると、
𝑹 = 𝑽diag 1,1, det 𝑽𝑼H 𝑼H
とすることで、常に正しい回転行列が求まる。
𝒕 = 𝒑B − 𝑹𝒒B
tはRを用いて、以下から求める
•
-
-
•
-
-
•
-
•
-
-
•
-
-
•
•
•
https://www.cc.gatech.edu/~kaess/loops.html
•
-
𝐸 = : (𝑹8 𝒑X + 𝒕8) − (𝑹5 𝒒X + 𝒕5)
1
8Y5,X
https://www.maptek.com/
R SO(3)であり、パラメータはr1,r2,r3の3つで構成され、
、
•
•
パラメータrで回転行列を微分すると・・・
例えばr1の場合は、
のように計算できる。
•
-
•
-
•
-
•
•
-
-
𝐸 = − : exp − 𝒙8 − 𝝁X 𝜮X 𝒙8 − 𝝁X
H
8
対応するグリッドの正規分布に
対するマハラノビス距離
NDT Map 地図への照合度合い
•
•
•
Outlierの確率計測点ijが分布kに属する確率
•
•
•
•
-
•
•
-
•
•
•
•

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

ORB-SLAMの手法解説
ORB-SLAMの手法解説ORB-SLAMの手法解説
ORB-SLAMの手法解説Masaya Kaneko
 
Cartographer と Autoware を用いた自律走行
Cartographer と Autoware を用いた自律走行Cartographer と Autoware を用いた自律走行
Cartographer と Autoware を用いた自律走行Yoshitaka HARA
 
ORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみたORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみたTakuya Minagawa
 
Direct Sparse Odometryの解説
Direct Sparse Odometryの解説Direct Sparse Odometryの解説
Direct Sparse Odometryの解説Masaya Kaneko
 
SLAM入門 第2章 SLAMの基礎
SLAM入門 第2章 SLAMの基礎SLAM入門 第2章 SLAMの基礎
SLAM入門 第2章 SLAMの基礎yohei okawa
 
三次元点群処理ライブラリPCLと 統合ロボットシステム研究での 利用例の紹介
三次元点群処理ライブラリPCLと 統合ロボットシステム研究での 利用例の紹介三次元点群処理ライブラリPCLと 統合ロボットシステム研究での 利用例の紹介
三次元点群処理ライブラリPCLと 統合ロボットシステム研究での 利用例の紹介Ryohei Ueda
 
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築Yoshitaka HARA
 
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII
 
LiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピングLiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピングTakuya Minagawa
 
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~SSII
 
ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発
ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発
ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発Yoshitaka HARA
 
大域マッチングコスト最小化とLiDAR-IMUタイトカップリングに基づく三次元地図生成
大域マッチングコスト最小化とLiDAR-IMUタイトカップリングに基づく三次元地図生成大域マッチングコスト最小化とLiDAR-IMUタイトカップリングに基づく三次元地図生成
大域マッチングコスト最小化とLiDAR-IMUタイトカップリングに基づく三次元地図生成MobileRoboticsResear
 
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)Masaya Kaneko
 
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~SSII
 
tf,tf2完全理解
tf,tf2完全理解tf,tf2完全理解
tf,tf2完全理解Koji Terada
 
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用SSII
 
SLAMチュートリアル大会資料(ORB-SLAM)
SLAMチュートリアル大会資料(ORB-SLAM)SLAMチュートリアル大会資料(ORB-SLAM)
SLAMチュートリアル大会資料(ORB-SLAM)Masaya Kaneko
 

Was ist angesagt? (20)

ORB-SLAMの手法解説
ORB-SLAMの手法解説ORB-SLAMの手法解説
ORB-SLAMの手法解説
 
Cartographer と Autoware を用いた自律走行
Cartographer と Autoware を用いた自律走行Cartographer と Autoware を用いた自律走行
Cartographer と Autoware を用いた自律走行
 
ORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみたORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみた
 
Visual slam
Visual slamVisual slam
Visual slam
 
SLAM勉強会(PTAM)
SLAM勉強会(PTAM)SLAM勉強会(PTAM)
SLAM勉強会(PTAM)
 
Direct Sparse Odometryの解説
Direct Sparse Odometryの解説Direct Sparse Odometryの解説
Direct Sparse Odometryの解説
 
SLAM入門 第2章 SLAMの基礎
SLAM入門 第2章 SLAMの基礎SLAM入門 第2章 SLAMの基礎
SLAM入門 第2章 SLAMの基礎
 
三次元点群処理ライブラリPCLと 統合ロボットシステム研究での 利用例の紹介
三次元点群処理ライブラリPCLと 統合ロボットシステム研究での 利用例の紹介三次元点群処理ライブラリPCLと 統合ロボットシステム研究での 利用例の紹介
三次元点群処理ライブラリPCLと 統合ロボットシステム研究での 利用例の紹介
 
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
 
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
 
LiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピングLiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピング
 
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
 
ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発
ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発
ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発
 
大域マッチングコスト最小化とLiDAR-IMUタイトカップリングに基づく三次元地図生成
大域マッチングコスト最小化とLiDAR-IMUタイトカップリングに基づく三次元地図生成大域マッチングコスト最小化とLiDAR-IMUタイトカップリングに基づく三次元地図生成
大域マッチングコスト最小化とLiDAR-IMUタイトカップリングに基づく三次元地図生成
 
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
 
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
 
tf,tf2完全理解
tf,tf2完全理解tf,tf2完全理解
tf,tf2完全理解
 
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
 
SLAMチュートリアル大会資料(ORB-SLAM)
SLAMチュートリアル大会資料(ORB-SLAM)SLAMチュートリアル大会資料(ORB-SLAM)
SLAMチュートリアル大会資料(ORB-SLAM)
 
Structure from Motion
Structure from MotionStructure from Motion
Structure from Motion
 

Ähnlich wie LiDAR-SLAM チュートリアル資料

Appydays: An intro to apps for journalists
Appydays: An intro to apps for journalistsAppydays: An intro to apps for journalists
Appydays: An intro to apps for journalistsMichael Finch
 
xDev2010 早い安い新しい「Fast IT」を使いこなせ! クラウドを楽しめるエンジニアの条件
xDev2010 早い安い新しい「Fast IT」を使いこなせ! クラウドを楽しめるエンジニアの条件xDev2010 早い安い新しい「Fast IT」を使いこなせ! クラウドを楽しめるエンジニアの条件
xDev2010 早い安い新しい「Fast IT」を使いこなせ! クラウドを楽しめるエンジニアの条件Yusuke Suzuki
 
Watson summit 2016_j2_5
Watson summit 2016_j2_5Watson summit 2016_j2_5
Watson summit 2016_j2_5Tanaka Yuichi
 
はこだてIKA夜間勉強会 バージョン管理#01 -Subversion編-
はこだてIKA夜間勉強会 バージョン管理#01 -Subversion編-はこだてIKA夜間勉強会 バージョン管理#01 -Subversion編-
はこだてIKA夜間勉強会 バージョン管理#01 -Subversion編-Seiji KOMATSU
 
バージョン管理#01 -Subversion編-
バージョン管理#01 -Subversion編-バージョン管理#01 -Subversion編-
バージョン管理#01 -Subversion編-hakoika-itwg
 
S3 を単純ストレージとして 利用する手段の比較
S3 を単純ストレージとして 利用する手段の比較S3 を単純ストレージとして 利用する手段の比較
S3 を単純ストレージとして 利用する手段の比較真治 米田
 
クラウドを超えた先の企業システム像 20091008 JJUG CCC
クラウドを超えた先の企業システム像 20091008 JJUG CCCクラウドを超えた先の企業システム像 20091008 JJUG CCC
クラウドを超えた先の企業システム像 20091008 JJUG CCCYusuke Suzuki
 
Browser Based Fingerprinting OWASP Chhattisgarh
Browser Based Fingerprinting OWASP Chhattisgarh Browser Based Fingerprinting OWASP Chhattisgarh
Browser Based Fingerprinting OWASP Chhattisgarh Mohit Sahu
 
A-Frameで作ったギャラリーのお話
A-Frameで作ったギャラリーのお話A-Frameで作ったギャラリーのお話
A-Frameで作ったギャラリーのお話KatsuyaENDOH
 
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウCircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウTakeshi Mikami
 
blogサービスの全文検索の話 - #groonga を囲む夕べ
blogサービスの全文検索の話 - #groonga を囲む夕べblogサービスの全文検索の話 - #groonga を囲む夕べ
blogサービスの全文検索の話 - #groonga を囲む夕べMasahiro Nagano
 
Mashup Awards は 新しい技術を試す 絶好の機会です
Mashup Awards は新しい技術を試す絶好の機会ですMashup Awards は新しい技術を試す絶好の機会です
Mashup Awards は 新しい技術を試す 絶好の機会ですNobuhiro Nakajima
 
2014/12/5 第5回Serverworks Sonic! - VPC ClassicLink
2014/12/5 第5回Serverworks Sonic! - VPC ClassicLink2014/12/5 第5回Serverworks Sonic! - VPC ClassicLink
2014/12/5 第5回Serverworks Sonic! - VPC ClassicLinkAya Komuro
 
企業におけるSpring@日本springユーザー会20090624
企業におけるSpring@日本springユーザー会20090624企業におけるSpring@日本springユーザー会20090624
企業におけるSpring@日本springユーザー会20090624Yusuke Suzuki
 
Gitで開発するなら知っておいて損はないいくつかのこと
Gitで開発するなら知っておいて損はないいくつかのことGitで開発するなら知っておいて損はないいくつかのこと
Gitで開発するなら知っておいて損はないいくつかのことShunsuke (Sean) Osawa
 
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」 第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」 Kazuyuki Sato
 
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」SolarisJP
 
C++ と Visual Studio による Android 開発
C++ と Visual Studio による Android 開発C++ と Visual Studio による Android 開発
C++ と Visual Studio による Android 開発友太 渡辺
 
Pythonで検索エンジン2
Pythonで検索エンジン2Pythonで検索エンジン2
Pythonで検索エンジン2Yasukazu Kawasaki
 
Real-time personalized recommendation using embedding
Real-time personalized recommendation using embeddingReal-time personalized recommendation using embedding
Real-time personalized recommendation using embeddingRecruit Lifestyle Co., Ltd.
 

Ähnlich wie LiDAR-SLAM チュートリアル資料 (20)

Appydays: An intro to apps for journalists
Appydays: An intro to apps for journalistsAppydays: An intro to apps for journalists
Appydays: An intro to apps for journalists
 
xDev2010 早い安い新しい「Fast IT」を使いこなせ! クラウドを楽しめるエンジニアの条件
xDev2010 早い安い新しい「Fast IT」を使いこなせ! クラウドを楽しめるエンジニアの条件xDev2010 早い安い新しい「Fast IT」を使いこなせ! クラウドを楽しめるエンジニアの条件
xDev2010 早い安い新しい「Fast IT」を使いこなせ! クラウドを楽しめるエンジニアの条件
 
Watson summit 2016_j2_5
Watson summit 2016_j2_5Watson summit 2016_j2_5
Watson summit 2016_j2_5
 
はこだてIKA夜間勉強会 バージョン管理#01 -Subversion編-
はこだてIKA夜間勉強会 バージョン管理#01 -Subversion編-はこだてIKA夜間勉強会 バージョン管理#01 -Subversion編-
はこだてIKA夜間勉強会 バージョン管理#01 -Subversion編-
 
バージョン管理#01 -Subversion編-
バージョン管理#01 -Subversion編-バージョン管理#01 -Subversion編-
バージョン管理#01 -Subversion編-
 
S3 を単純ストレージとして 利用する手段の比較
S3 を単純ストレージとして 利用する手段の比較S3 を単純ストレージとして 利用する手段の比較
S3 を単純ストレージとして 利用する手段の比較
 
クラウドを超えた先の企業システム像 20091008 JJUG CCC
クラウドを超えた先の企業システム像 20091008 JJUG CCCクラウドを超えた先の企業システム像 20091008 JJUG CCC
クラウドを超えた先の企業システム像 20091008 JJUG CCC
 
Browser Based Fingerprinting OWASP Chhattisgarh
Browser Based Fingerprinting OWASP Chhattisgarh Browser Based Fingerprinting OWASP Chhattisgarh
Browser Based Fingerprinting OWASP Chhattisgarh
 
A-Frameで作ったギャラリーのお話
A-Frameで作ったギャラリーのお話A-Frameで作ったギャラリーのお話
A-Frameで作ったギャラリーのお話
 
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウCircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ
CircleCIを使ったSpringBoot/GAEアプリ開発の効率化ノウハウ
 
blogサービスの全文検索の話 - #groonga を囲む夕べ
blogサービスの全文検索の話 - #groonga を囲む夕べblogサービスの全文検索の話 - #groonga を囲む夕べ
blogサービスの全文検索の話 - #groonga を囲む夕べ
 
Mashup Awards は 新しい技術を試す 絶好の機会です
Mashup Awards は新しい技術を試す絶好の機会ですMashup Awards は新しい技術を試す絶好の機会です
Mashup Awards は 新しい技術を試す 絶好の機会です
 
2014/12/5 第5回Serverworks Sonic! - VPC ClassicLink
2014/12/5 第5回Serverworks Sonic! - VPC ClassicLink2014/12/5 第5回Serverworks Sonic! - VPC ClassicLink
2014/12/5 第5回Serverworks Sonic! - VPC ClassicLink
 
企業におけるSpring@日本springユーザー会20090624
企業におけるSpring@日本springユーザー会20090624企業におけるSpring@日本springユーザー会20090624
企業におけるSpring@日本springユーザー会20090624
 
Gitで開発するなら知っておいて損はないいくつかのこと
Gitで開発するなら知っておいて損はないいくつかのことGitで開発するなら知っておいて損はないいくつかのこと
Gitで開発するなら知っておいて損はないいくつかのこと
 
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」 第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
 
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
第6回コンテナ型仮想化の情報交換@東京「今日から触れる Solaris Zones 入門」
 
C++ と Visual Studio による Android 開発
C++ と Visual Studio による Android 開発C++ と Visual Studio による Android 開発
C++ と Visual Studio による Android 開発
 
Pythonで検索エンジン2
Pythonで検索エンジン2Pythonで検索エンジン2
Pythonで検索エンジン2
 
Real-time personalized recommendation using embedding
Real-time personalized recommendation using embeddingReal-time personalized recommendation using embedding
Real-time personalized recommendation using embedding
 

Mehr von Fujimoto Keisuke

A quantum computational approach to correspondence problems on point sets
A quantum computational approach to correspondence problems on point setsA quantum computational approach to correspondence problems on point sets
A quantum computational approach to correspondence problems on point setsFujimoto Keisuke
 
F0-Consistent Many-to-many Non-parallel Voice Conversion via Conditional Auto...
F0-Consistent Many-to-many Non-parallel Voice Conversion via Conditional Auto...F0-Consistent Many-to-many Non-parallel Voice Conversion via Conditional Auto...
F0-Consistent Many-to-many Non-parallel Voice Conversion via Conditional Auto...Fujimoto Keisuke
 
YOLACT real-time instance segmentation
YOLACT real-time instance segmentationYOLACT real-time instance segmentation
YOLACT real-time instance segmentationFujimoto Keisuke
 
Product Managerの役割、周辺ロールとの差異
Product Managerの役割、周辺ロールとの差異Product Managerの役割、周辺ロールとの差異
Product Managerの役割、周辺ロールとの差異Fujimoto Keisuke
 
ChainerRLで株売買を結構頑張ってみた(後編)
ChainerRLで株売買を結構頑張ってみた(後編)ChainerRLで株売買を結構頑張ってみた(後編)
ChainerRLで株売買を結構頑張ってみた(後編)Fujimoto Keisuke
 
Temporal Cycle Consistency Learning
Temporal Cycle Consistency LearningTemporal Cycle Consistency Learning
Temporal Cycle Consistency LearningFujimoto Keisuke
 
20190414 Point Cloud Reconstruction Survey
20190414 Point Cloud Reconstruction Survey20190414 Point Cloud Reconstruction Survey
20190414 Point Cloud Reconstruction SurveyFujimoto Keisuke
 
20180925 CV勉強会 SfM解説
20180925 CV勉強会 SfM解説20180925 CV勉強会 SfM解説
20180925 CV勉強会 SfM解説Fujimoto Keisuke
 
Sliced Wasserstein Distance for Learning Gaussian Mixture Models
Sliced Wasserstein Distance for Learning Gaussian Mixture ModelsSliced Wasserstein Distance for Learning Gaussian Mixture Models
Sliced Wasserstein Distance for Learning Gaussian Mixture ModelsFujimoto Keisuke
 
Stock trading using ChainerRL
Stock trading using ChainerRLStock trading using ChainerRL
Stock trading using ChainerRLFujimoto Keisuke
 
Cold-Start Reinforcement Learning with Softmax Policy Gradient
Cold-Start Reinforcement Learning with Softmax Policy GradientCold-Start Reinforcement Learning with Softmax Policy Gradient
Cold-Start Reinforcement Learning with Softmax Policy GradientFujimoto Keisuke
 
Representation learning by learning to count
Representation learning by learning to countRepresentation learning by learning to count
Representation learning by learning to countFujimoto Keisuke
 
Dynamic Routing Between Capsules
Dynamic Routing Between CapsulesDynamic Routing Between Capsules
Dynamic Routing Between CapsulesFujimoto Keisuke
 
Deep Learning Framework Comparison on CPU
Deep Learning Framework Comparison on CPUDeep Learning Framework Comparison on CPU
Deep Learning Framework Comparison on CPUFujimoto Keisuke
 
Global optimality in neural network training
Global optimality in neural network trainingGlobal optimality in neural network training
Global optimality in neural network trainingFujimoto Keisuke
 

Mehr von Fujimoto Keisuke (20)

A quantum computational approach to correspondence problems on point sets
A quantum computational approach to correspondence problems on point setsA quantum computational approach to correspondence problems on point sets
A quantum computational approach to correspondence problems on point sets
 
F0-Consistent Many-to-many Non-parallel Voice Conversion via Conditional Auto...
F0-Consistent Many-to-many Non-parallel Voice Conversion via Conditional Auto...F0-Consistent Many-to-many Non-parallel Voice Conversion via Conditional Auto...
F0-Consistent Many-to-many Non-parallel Voice Conversion via Conditional Auto...
 
YOLACT real-time instance segmentation
YOLACT real-time instance segmentationYOLACT real-time instance segmentation
YOLACT real-time instance segmentation
 
Product Managerの役割、周辺ロールとの差異
Product Managerの役割、周辺ロールとの差異Product Managerの役割、周辺ロールとの差異
Product Managerの役割、周辺ロールとの差異
 
ChainerRLで株売買を結構頑張ってみた(後編)
ChainerRLで株売買を結構頑張ってみた(後編)ChainerRLで株売買を結構頑張ってみた(後編)
ChainerRLで株売買を結構頑張ってみた(後編)
 
Temporal Cycle Consistency Learning
Temporal Cycle Consistency LearningTemporal Cycle Consistency Learning
Temporal Cycle Consistency Learning
 
ML@Loft
ML@LoftML@Loft
ML@Loft
 
20190414 Point Cloud Reconstruction Survey
20190414 Point Cloud Reconstruction Survey20190414 Point Cloud Reconstruction Survey
20190414 Point Cloud Reconstruction Survey
 
Chainer meetup 9
Chainer meetup 9Chainer meetup 9
Chainer meetup 9
 
20180925 CV勉強会 SfM解説
20180925 CV勉強会 SfM解説20180925 CV勉強会 SfM解説
20180925 CV勉強会 SfM解説
 
Sliced Wasserstein Distance for Learning Gaussian Mixture Models
Sliced Wasserstein Distance for Learning Gaussian Mixture ModelsSliced Wasserstein Distance for Learning Gaussian Mixture Models
Sliced Wasserstein Distance for Learning Gaussian Mixture Models
 
Stock trading using ChainerRL
Stock trading using ChainerRLStock trading using ChainerRL
Stock trading using ChainerRL
 
Cold-Start Reinforcement Learning with Softmax Policy Gradient
Cold-Start Reinforcement Learning with Softmax Policy GradientCold-Start Reinforcement Learning with Softmax Policy Gradient
Cold-Start Reinforcement Learning with Softmax Policy Gradient
 
Representation learning by learning to count
Representation learning by learning to countRepresentation learning by learning to count
Representation learning by learning to count
 
Dynamic Routing Between Capsules
Dynamic Routing Between CapsulesDynamic Routing Between Capsules
Dynamic Routing Between Capsules
 
Deep Learning Framework Comparison on CPU
Deep Learning Framework Comparison on CPUDeep Learning Framework Comparison on CPU
Deep Learning Framework Comparison on CPU
 
ICCV2017一人読み会
ICCV2017一人読み会ICCV2017一人読み会
ICCV2017一人読み会
 
Global optimality in neural network training
Global optimality in neural network trainingGlobal optimality in neural network training
Global optimality in neural network training
 
CVPR2017 oral survey
CVPR2017 oral surveyCVPR2017 oral survey
CVPR2017 oral survey
 
Point net
Point netPoint net
Point net
 

LiDAR-SLAM チュートリアル資料