PyTorchで学習したモデルをOpenCVで使う - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
以前、Keras+Tensorflowで学習したモデルをOpenCVで推論に使用する方法について解説したことがありました。 run Keras model on opencv from Takuya Minagawa www.slideshare.net OpenCVにはDNNモジュールという畳み込みニューラルネットワークを使用するための機能があります。ただこれは主に推論用で、学習のためには別のディープラーニングフレームワークで作成したモデルを別途読み込む必要があります。 OpenCVはTensorflowやCaffe等いくつかのフレームワークをサポートしているのですが、前回は初学者にも使いやすいだろうという理由でKears+Tensorflowのモデルを選択しました。なお、OpenCVはTorchはサポートしてますがPyTorchはサポートしてませんでした。 しかしながら、OpenCVは
Visual SLAM概観 - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
先日勉強会でVisual SLAMについて発表しましたが、そこではカメラを用いたVisual SLAMについてのみ紹介しただけでした。 takmin.hatenablog.com 今回はカメラを用いたものだけでなく、RGB-DセンサーやIMUを用いたVisual SLAMの研究についてもまとめました。 ただ、Visual SLAMの研究はとても膨大なので、紹介する研究の数はかなり絞り込んでいます。そのため、「サーベイ」ではなく「概観」という表現にしています。 20190307 visualslam summary from Takuya Minagawa www.slideshare.net というわけで、今回の調査はなかなかしんどかったです。 slam系論文、デップラで認識しました系とくらべて全然読み飛ばせない。大意を掴むだけでも結構時間がかかってしまう。 — Minagawa Taku
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