インタラクション向け3Dセンサの仕様と撮影結果を比較してみた | | AI tech studio
AI Labの尾崎です。 主に人間とロボットとのインタラクションに関する技術開発を担当しております。 さて、インタラクションといえば、ARやVRを始めとしたxRが巷で流行っていると思います[1]。たとえば、家具のCGオブジェクトを現実空間に重ねて表示[2]したり、VRゴーグルをかぶって仮想空間の物体をリズムに合わせて斬るゲーム[3]なんかがあります。 このxRではユーザ体験を向上させるために、物体や人体との距離などを測定することがあります。たとえば、AR上でオブジェクトが障害物に隠れる現象（オクルージョン）を再現するため、VR空間上に手を表示するため、空間を３Dモデルとして保存するために測定されます。 このときに役立つハードウェアがデプスセンサやLiDARなどと呼ばれる3Dセンサ（俗称）[4]になります。しかし、この3Dセンサはたくさん種類があり、それぞれどのような特性を持つのか私を含め知
エッジAI用デバイスの種類と仕様、処理速度を比較してみた | | AI tech studio
AI Labの尾崎です。 主に人間とロボットとのインタラクションに関する技術開発を担当しております。 さて、ロボットといえば、コミュニケーションロボットや自動運転車など、自律的に動いてもらって人の労働を助けるものが多いと思います。人の労働を助けるほど、ロボットに人並みに自律的で賢く動いてもらうためには、たとえば、ロボットに視覚を与える必要が出てきます。このときに役立つのがロボットビジョンを始めとした人工知能 (AI) です。特にロボットのAIのようなインターネットの末端 (エッジ) にいるAIをエッジAIと呼びます[1,22]。 最近では深層学習と呼ばれる技術が生まれ、このエッジAIの分野も革新的に進歩しました。深層学習のおかげでロボットは、目の前の歩行者を画像から認識したり、部屋のものを認識できるようになったりしました。しかし、この深層学習で作られたモデルを使うには莫大な量の計算をしなけ
小さく始めて大きく育てるMLOps2020 | | AI tech studio
AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今日は実験管理、広義ではMLOpsの話をしたいと思います。 MLOpsはもともとDevOpsの派生として生まれた言葉ですが、本稿では本番運用を見据えた機械学習ライフサイクル（実験ログやワークフロー）の管理を指します。 https://www.slideshare.net/databricks/mlflow-infrastructure-for-a-complete-machine-learning-life-cycle 参考記事のJan Teichmann氏の言葉を借りると、 エンジニアがDevOpsによって健全で継続的な開発・運用を実現している一方、 多くのデータサイエンティストは、ローカルでの作業と本番環境に大きなギャップを抱えている クラウド含む本番環境でのモデルのホスティングが考慮されないローカルでの作業 本番のデータボリュームやス
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