1: 2018/01/18(木) 02:58:09.92 ID:CAP_USER
東京大学の原田達也教授らは人工知能(AI)を使って2次元の画像から3次元の物の形を高精度で認識する技術を開発した。
深層学習(ディープラーニング)で多くの画像を学ばせると、1枚の画像から物の形を推測できるようになり、実物との表面の一致率が6割と世界最高水準になった。空間を認識できるロボットなどに応用し、
作業の精度を高める用途を想定する。

 原田教授らは様々な角度から表示した飛行機やイスなど13種類の被写体の画像約3万枚を学習データに使った。
画像が推測した形と本当の形との差が小さくなるように、人の脳をまねたニューラルネットワーク(神経回路網)の計算モデルを構築した。

 2次元画像から3次元に落とし込む際は、これまで「ボクセル」と呼ばれる多くの立方体を積み重ねる手法が多く使われていた。
深層学習を使うのは比較的簡単にできるが、立方体にでこぼこがある分、精度を上げるのが難しい。

続きはソースで

画像:絵画の画風をティーポットの3Dの物体に加えた
https://www.nikkei.com/content/pic/20180117/96958A9F889DE0E7E5E7E7E5E3E2E3E4E2E3E0E2E3EA8AE3E3E2E2E2-DSXMZO2575569016012018X11001-PB1-2.jpg

日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO25755710W8A110C1X11000/
ダウンロード


引用元: 【テクノロジー】東大、2次元画像から3次元の形を認識 AIで高精度に

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3: 2018/01/18(木) 04:08:36.24 ID:dTf8Nd3g
もはや研究者の必須科目だな>機械学習
適当なテーマで論文書けちゃう

4: 2018/01/18(木) 04:12:32.59 ID:nMdvhorS
落書きをモデリング化したりしてくれるんだろうな・・・
スゲー便利そうだ
VRとかMRでモデルデータとか私的なインテリアをモデリングする需要が有るだろうから
ツール化してほしいな

5: 2018/01/18(木) 04:17:40.40 ID:BiZPbn9L
ロボットも錯覚を起こす時代になったか
トロンプルイユやエシャーを見せてどうなるか知りたい

22: 2018/01/18(木) 15:53:13.88 ID:nAuFASWD
>>5
確か自動運転で問題になっていたはず

7: 2018/01/18(木) 06:21:18.23 ID:VmhfPJCb
というか、2次元の画像からの3次元形状の認識って、
当初から「人工知能」の守備範囲だったと思うんだけど。

35: 2018/01/23(火) 19:00:37.57 ID:SEhtDARy
>>7
視覚の計算論で本流テーマだったからね。不良設定問題で推論が必要
加える成分は何かと地道にやってた。それを力技でドンってのは抵抗あったのだろう

8: 2018/01/18(木) 06:53:45.95 ID:tN5On4f7
スネ夫の髪型がどう3D化されるか興味ある

12: 2018/01/18(木) 08:16:11.17 ID:iTY5cqHQ
人間は二次元の平面写真を見ても、立体像をイメージできるからな。
AIも、そこまで来たか。
といいたいとこだけど、あくまでも推測でしかないから、
ロボットにとっては補助的な機能としかならないだろう。

13: 2018/01/18(木) 08:22:13.54 ID:gO9dllI7
哲学者「裏側が表から推測できる形状とは限らない。やり直し!」

14: 2018/01/18(木) 08:30:50.25 ID:2lwSwVag
むしろ2次元の方に行ける装置を

15: 2018/01/18(木) 09:03:03.92 ID:OxN8NyKz
精度はどうなよ?
昔、地図屋は航空測量で2点間の撮影で視差から高さを求めていたが
最近は衛生画像からなので、高さなどはGPSや現場の測量地で補正してると聞いたが

ロボットならカメラを複数使った方が早いし安全

26: 2018/01/19(金) 00:45:46.07 ID:risEGVcl
>>15
用途がぜんぜん違うだろ

19: 2018/01/18(木) 14:06:46.41 ID:875KJxnX
実は人間の脳が自然にやってることなんだよね
だからこそDNNでも上手くいくという

20: 2018/01/18(木) 14:28:35.03 ID:B+vU6wsl
三次元から四次元は?四次元抜いて一気に多次元へ!

23: 2018/01/18(木) 18:04:29.88 ID:8+Ir6/Sf
さすがにそれは無い
だまし絵に騙されないならともかく

24: 2018/01/18(木) 19:36:58.58 ID:b0cnUfIi
補完なら自然知能でいいんじゃないか

25: 2018/01/18(木) 23:16:11.82 ID:2R+029V/
ああこれね
Deep learningの仕組みの中にレンダラーを入れたのがポイントやな
今後の発展に期待したい

27: 2018/01/19(金) 00:45:55.00 ID:6OmzGZHT
二次元を三次元にしてVRで覗いてうっひょーとなるのか
素晴らしいね

28: 2018/01/19(金) 08:15:29.52 ID:RgrZwDOi
>>27
VRも2次元だぞ?

29: 2018/01/21(日) 00:10:03.81 ID:cf5E6dPn
と言うか、別に2次元投影にこだわる理由が無くね?
人間だからカメラで認識したいだろうけど、カメラや画像を使わなくても別に超音波でも3次元構造体を認知出来るし

30: 2018/01/22(月) 03:36:14.88 ID:261KEsfI
>>29
昔の書籍を読ますときにつかうんじゃね
知らんけど

31: 2018/01/22(月) 06:18:01.50 ID:f+3cK47V
写真だったらピントを使うのはどうだろう

32: 2018/01/22(月) 07:24:26.29 ID:lEP+ou9j
なんかどうしようもねーな
こんな事すぐに出来るようにしろよ

18: 2018/01/18(木) 13:01:57.30 ID:64BUK0Sb
あんまり成功しているように見えない