～ 最適化とモデルフィッティング、幾何学的・測光学的な３次元復元、微分可能レンダリングとその応用 ～
・基本的な画像処理から近年話題になっている深層学習による３次元復元技術まで体系的に修得し、応用に活かすための講座
・幾何学的・測光学的な３次元復元技術から最新の深層学習・最適化の応用技術まで修得し、高精度な画像処理システムの開発に応用しよう！
・３次元復元技術を利用することで、従来のモデリング手法に比べてコストを削減できるため、製品開発、自動運転、ロボティクス、エンターテインメント、医療、建築などさまざまな産業での応用が期待されています
・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。
深層学習や画像処理をはじめとするコンピュータビジョン関連技術は、ライブラリや実装の積極的な公開を機に、活用の敷居がかなり下がってきました。一方、コンピュータビジョンの（本来の）根幹である３次元形状復元には、まだイマイチとっつきづらさがあるのも事実です。３次元形状復元の要素技術は、写真撮影、幾何変換、特徴抽出、数理最適化など、など多岐にわたります。
本講義では、「写真とは何か」という話から始め、近年流行する深層学習による３次元復元技術に至るまで、３次元復元関連技術を体系的に理解することを目的とします。適宜、Google Colaboratoryなどによる実装例や演習を挟むことで、理解を深めるようにつとめます。
| 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 |
・画像処理やコンピュータビジョンには興味があるが使ったことがない方 ・２次元的な手法（物体検出や領域分割など）は使ったことがあるが、３次元復元はよくわからない、という方 ・画像処理、システム、ソフトほか関連部門の技術者の方 |
| 予備知識 |
・中学生レベルの数学の知識 ・高校レベルの知識（微分・線形代数の知識）があると理解しやすい ・初歩的なプログラミング知識（Pythonの経験があるとなお良い） |
| 修得知識 |
・知識ゼロから始める場合、３次元復元の仕組み ・多少のプログラミング・画像処理に関する知識がある場合、最新手法を活用できるようになる ・３次元形状復元への深層学習・最適化の応用 |
| プログラム |
１．写真の撮像課程 ２．基本的な画像処理 ３．Intermission：最適化とモデルフィッティング ４．幾何学的な３次元形状復元 ５．測光学的な３次元形状復元 ６．３次元形状復元への深層学習・最適化の応用 ７．まとめ：３次元復元の今後 |
| キーワード | 空間フィルタリング 特徴検出 マッチング 幾何変換 モデルフィッティング ３次元形状復元 ステレオマッチング Structure－from－Motion（ＳｆＭ） フォトグラメトリ 照度差ステレオ 微分可能レンダリング３Ｄガウシアンスプラッティング |
| タグ | AI・機械学習、画像処理、画像認識 |
| 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
