講座概要

日常の世界は3次元によって構成されています。その3次元的な情報を2次元の画像から再構成する場合においても、機械学習は有効です。近年、NeRF (Neural Radiance Field) と呼ばれる手法が注目を集めています。この手法では、ある点をその角度で見たときの色情報などを学習します。それにより、カメラで取得した2次元の画像から対象の3次元的な情報を再構成することができます。さらに、NeRFを利用すれば、見る角度によって変わる、反射の具合などもうまく再現することができます。 機械学習を利用せず、対象の3次元情報を計測する従来の手法も紹介しつつ、それらとの違いや、それぞれの得意な点なども紹介します。なお、本勉強会では、以下のMildenhallら (2021)の論文に沿って説明を行います。

Mildenhall, B., Srinivasan, P. P., Tancik, M., Barron, J. T., Ramamoorthi, R., & Ng, R. (2021). Nerf: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis. Communications of the ACM, 65(1), 99-106. https://arxiv.org/abs/2003.08934

NeRFを実行できるアプリ（LumaAI）を利用して生成したひまわりの3次元モデル

主な対象者

• 機械学習や深層学習などのAI的な手法が利用されている事例について知りたい方
• 3次元情報に機械学習を取り入れた手法について知りたい方
• 3次元データについてあまり触れたことがなく、ひとまずどのようなものか知りたい方

前提とする知識

特にありません。機械学習やコンピュータービジョンに関する事前知識があるほど深く理解できると思いますが、初学者の方にもわかるように、どのようなことを入力すればどのような出力になるのかといったことがにわかるように説明に努めます。

また、当日の内容をより詳しく説明したページは以下になります。興味のある方は、事前にこちらをお読みいただくと、当日の助けになると思います。
https://kentapt.hatenablog.com/entry/2023/07/30/203604

会場

Zoomウェビナーでの開催となります

※ 参加登録してくださった方に、このページ上部の「参加者への情報」の欄にZoom URLが表示されます。

タイムテーブル

※質疑の内容や数などにより、終了時刻が前後する可能性があります。

発表者プロフィール

京都大学農学部地域環境工学科卒業、東京大学農学生命科学研究科生物・環境工学 修士課程、および、博士課程修了。 農業や林業のための3次元点群処理や深層学習を用いた解析処理の研究に従事。大学在学中の研究成果が高く評価され、東大総長賞を受賞。また天皇陛下ゆかりの学術振興会育志賞を受賞するなど、受賞歴多数。その他に学術振興会特別研究員（DC1）、シンガポール国立大学客員研究員、シンガポール科学技術研究庁（IHPC)客員研究員、ニュージーランドマッセー大学客員研究員など。博士号取得後は、大学での研究成果の社会実装を目指すべく、都内のスタートアップ企業に就職。3D処理ソフトウェア（ScanX）の機能の開発や実装のリードを行う。2023年10月に、ImVisionLabs株式会社を創業。3次元点群や画像解析メインに、受託・研究開発を行う。

ImVisionLabs株式会社HP：https://imvisionlabs.com/
X（旧Twitter）：https://twitter.com/imvisionlabs
linkedin: https://www.linkedin.com/in/kenta-itakura-b88129202/