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一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
Meta XR Simulator Introduction また、MR開発をサポートするSynthetic Environment Serverという機能があり、Oculus > Meta XR Simulator > Synthetic Environment Serverでサーバーを立ち上げておくとカメラパススルー等をテストできます。その他さまざまな開発補助機能が用意されています。 Building Blocksについて Oculus Integration 57.0からBuilding Blocksという機能が入りました。Oculus > Tools > Building Blocksで下のようなウィンドウが開いて、必要な機能をクリックしていくだけでカメラリグを組み立てたり、プロジェクトの自動設定をしてくれたりするようになっています。最初のセットアップが簡単になるので試してみるとい
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog saegusa2017-04-16Yoshihiro was a network engineer at LINE, responsible for all levels of LINE's infrastructure. Since being named Infra Platform Department manager, he is finding ways to apply LINE's technology and business goals to the platform. こんにちは。LINEでネットワークやデータセンターを担当している三枝です。2017年1月にJANOG39で登壇する機会を頂きましたので、今回
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