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【論文瞬読】1枚の画像から3Dシーンを生成！VistaDreamが切り開く新しい3D生成の世界
こんにちは！株式会社AI Nestです。今回は、最近発表された興味深い研究「VistaDream」についてご紹介したいと思います。単一の画像から3Dシーンを生成するという、とても魅力的な技術です。ARやVR、ロボティクスなど、様々な分野への応用が期待できる研究なので、しっかり解説していきましょう！
はじめに：なぜ単一画像からの3D生成が重要なの？皆さんは、1枚の写真から3Dモデルを作れたら便利だ
【論文要約:自動運転関連】A New Dataset for Monocular Depth Estimation Under Viewpoint Shifts
自動車のADAS(先進運転支援システム)および自動運転に関わる仕事をしています。
新しい技術が次々と登場するため、最新情報の収集が重要です。
その一環として、自動運転に関連する論文の紹介と要約を行っています。
興味のある論文については、ぜひ実際の論文をお読みください。
論文へのリンク：https://arxiv.org/abs/2409.17851
1. タイトル
原題: A New Data
ホモグラフィ変換を使って、選手の画像座標を2Dフィールド座標に変換
こんにちは前回はサッカーの選手動画にモザイク処理をかけました。
今回は
ホモグラフィ変換を使って、選手の画像座標を2Dフィールド座標に変換
にチャレンジします。
ホモグラフィ変換とはホモグラフィ変換は、カメラの視点が斜めになっている場合に必要です。これは、画像上で見えるフィールドが平行四辺形や台形のように歪んでいる場合に、実際のサッカー場の2D平面座標に変換するために使われます。ホモグラフィ
PYTHONでサッカープレイヤーをトラッキングしてモザイク処理をする
こんにちは
今回はPYTHONで動画の一部を切り取り
サッカープレイヤーをトラッキングして
さらに人物にモザイクをかける処理をしてみます。
特定の12秒間の動画にして保存Google Driveのマウント
google.colabのdriveモジュールを使って、Google DriveをColabにマウントします。
from google.colab import drivedrive.m
Image 特徴点 Clustering
Image feature Clustering
画像分類器のトレーニング方法について、特に Bag of Words (BoW) モデルとサポートベクターマシン (SVM) を用いた方法を詳しく説明します。以下に、コードを通して各ステップを詳細に解説します。
ステップ1: データセットの準備
まず、各画像の特徴点を抽出し、その特徴量をリストに格納します。また、画像のクラスラベルも準備します
wsl ubuntu 20.04 ORB_SLAM3環境構築
windows ubuntu LTSなどにORB_SLAM3を構築する手順
初心者を対象とします
ubuntuをwsl上にインストールします。やり方（hyper-v等の仮想環境）などの設定は他サイト手順を真似てください。
ubuntuの環境をupdate
Opencv(※c++等で使用するStandAlone)の物を構築します
SLAMの環境構築 SLAMにはいくつかProjectの種類が
Linux/Ubuntu OpenCV
ROSやSLAM等で直接ビルドしたOpenCVを使用する事はマストです
構築方法は各サイトごとにコマンドをぶん投げる程度で構いませんが
以下サイトが非常に有用なので記載致します
https://www.kkaneko.jp/tools/ubuntu/opencv.html
又は下記を参照
上記は他にもかゆい所に手が届くので他技術紹介等もご覧頂きたく存じます
さて、近年においては依然よりOp
Depth Pro+YOLO11でカメラと人物の距離の推定を試してみた
概要Appleが発表した単眼深度推定モデルのDepth Proを試してみました。
Depth Proはゼロショットで実際の距離の推定ができる点が特徴です。
YOLO11のセグメンテーションモデルと組み合わせて、カメラと人物の距離を推定してみました。
高速な推論を謳っていますが、あまり速くはありませんでした。
Google ColabのL4インスタンスで810×1080のサンプル画像に2秒
はじめてのキーポイント検出 by YOLO
やってみました。意外と楽しいのでシェア。
キーポイント検出とはキーポイント検出とは、画像や動画に現れる物体のランドマークを検出する行為です。ランドマークとは、間接、目、鼻など、物体中の重要部位のことです。
この技術を用いると、スポーツをしている人のフォーム分析や、料理をしている人の動きの特徴を分析することが可能となります。
YOLOv7 poseによるキーポイント検出の解説として、以下が分
