Chainerによる3Dモデルの描画 - 加藤大晴のウェブサイト
概要 ディープラーニングフレームワーク Chainer を使って3Dモデルを描画するコードを書きました。 たとえば、コンピュータグラフィックスでよく用いられる teapot.obj を読み込むと、以下のような画像を生成できます。 ソースコードは GitHub で公開しています。どうぞご利用ください。 これは Chainer Advent Calendar の6日目の記事です。 動機 ディープラーニング、流行ってますよね。特に画像認識には強くて、いろいろ面白いことができると話題になっていますよね。 ところで本当は世界って3次元で、我々はそれを2次元に投影したもの（＝画像）を見ているわけですよね。この3次元世界を2次元画像へと投影するプロセスもディープラーニングに一気に放り込んでみたいと思いませんか？ そして「3次元世界を2次元画像へと投影するプロセス」に該当するコンピュータ上での処理が3Dモ
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング - 加藤大晴のウェブサイト
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング 「インド人を右に」問題 インターネットを長く使っている方は、伝説の誤植「インド人を右に」 [1] についてご存知なのではないでしょうか。 「くお〜!! ぶつかる〜!! ここでアクセル全開、インド人を右に!」 この唐突に過ぎる意味不明な「インド人」は「ハンドル」の誤植であり、それはライターの手書きの文字が汚かったために発生したとされています。 …手書きの文字が汚かったとして、どうすれば「ハンドル」が「インド人」になるのか？ 従来より、この問題について様々な考察がなされてきました。 ここでは、近年の技術の発展の成果を取り入れ、コンピュータに文字を書かせることによって「ハンドル」から「インド人」への変容についてアプローチしてみたいと思います。 # これは De
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