～ 光の伝播と可視性、NeRFとの違い、アルゴリズム構成と処理パイプライン、高精細３Ｄ再構成の応用 ～
・近年注目を集める3D Gaussian Splattingの基礎から動的・静的シーンにおける高精細な３次元空間再構成技術への応用まで修得し、システム開発に活かすための講座
・ＮｅＲＦなど従来手法との比較を通じて、Gaussian Splattingの革新性を明らかにし、カメラモデル・可視性推定・前方積分などの技術要素を修得し、高精細な画像処理へ応用しよう！
・3D Gaussian Splatting（3Dガウシアンスプラッティング）とは、複雑な形状や質感を滑らかでリアルに再現する最新の３Ｄ再構成技術です。点群や従来のメッシュモデルよりも高速かつ高品質なレンダリングを可能にします。NeRFや点群データの技術に比べて速さとクオリティの両立が特徴です
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
近年注目を集める3D Gaussian Splattingの理論的基礎と、静的・動的シーンにおける高精細な3次元空間再構成への応用について、体系的かつ直感的に解説します。NeRFなど従来手法との比較を通じて、Gaussian Splattingの革新性を明らかにし、ガウス分布による空間表現の物理的意味や数理的構造を丁寧に紐解きます。また、カメラモデル・可視性推定・前方積分などの技術要素を、視覚的デモを交えて理解を深めます。研究開発や応用設計に必要な理論的素養を養うことを目的としています。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・３D Gaussian Splatting 技術の基礎から学びたい方 ・画像処理・コンピュータビジョン・CG・ロボティクス分野に携わる技術者の方 ・3D空間再構成技術に関心のある方 |
| 予備知識 |
・線形代数（ベクトル・行列・固有値） ・微分積分（勾配・最適化） ・基礎的な画像処理・コンピュータビジョンの知識 ・カメラモデル（透視投影・内部パラメータ） ・PythonやPyTorchなどの実装経験があれば理解が深まりますが、必須ではありません |
| 修得知識 |
・Gaussian Splattingの理論的構造と数理的背景の理解 ・従来手法（NeRF等）との違いや技術的優位性の把握 ・高精細な3D再構成の処理パイプラインと応用事例の知識 ・研究開発や応用設計に必要な技術的判断力と構成力 ・最新の3D再構成技術の動向と今後の展望に関する洞察 |
| プログラム |
１．はじめに ：３Ｄ再構成技術と応用分野 ２．直感的理解と物理的意味 ３．数学的背景と理論構造 ４．アルゴリズム構成と処理パイプライン ５．高精細３Ｄ再構成の応用と事例 ６．評価指標と品質管理 ７．今後の展望・まとめ |
| キーワード | Gaussian Splatting ３Ｄ再構成技術 点群 ガウス分布 物理的レンダリングモデル NeRF 可視性関数 Structure－from－Motion ガウス初期化 パラメータ最適化 ＧＰＵ最適化 |
| タグ | コンテンツ、カメラ、画像、画像処理、画像認識、ロボット |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
