在籍している佐藤拓海と申します。Networkと呼ばれる手法に関する研究を行っています。Learningの技術のみではなく様々な技術の習得に励んでいます。インターンの目的インターンに参加した主な3つの目的1関係の業界に対する理解を深めることです。VR関係の業界に興味があったのですが、あまり情報が得られなかったためVR関係を主な業務とする会社にインターンに参加することで理解を深めようと考えました。Learningの案件がどういうものか知りたいと考えたためです。普段の研究では整理されたデータセット、潤沢な計算資源のもとで研究しており、求められるものは新規性であることが多いです。Learningの案件は普段の研究と異なるのは理解できていますが、体験することで更に理解を深められると考えました。3社員さんとの交流を通して、自分に足りない部分などを理解しすることで自らの成長につなげていこうと考えました。Learningしか経験がありませんでした。今回のインターンを通してどこまで通用するか実感し、足りない部分はっきりさせようと考えました。Learningを用いた案件の前調査を担当させていだきました。Kinectを用いた3次元点群の取得に関わらせていただきました。具体的には受注先から頂いたデータセットに対して大まかなクラス分類を行い、現状のデータセットにおける問題点の洗い出しを行いました。クラス分類ではデータが不均一ではあるもののアンサンブル学習を用いることで高い分類精度を達成しました。得られた結果を元に間違えたデータに対する検証を行いました。結果として現状のデータセットで不足している部分を明確にすることができ、本格的に案件に取り組む前に改善されたデータセットを得ることが可能となりました。bodynetなどの手法に対して検証を行いました。Learningベースの手法は少ない枚数でモデル作成が可能である事がいえます。Learningベースの手法は様々な問題が存在しますが、かなり活発な研究が行われており、ソースコードが非公開で検証できなかった高い精度を達成した手法も多々存在するため、近い将来にそこそこな精度を持つものが登場する可能性が高いと感じました。Kinectと呼ばれる深度センサーを複数用いて濃密な3次元点群を取得するソフトを用いてうまく3次元点群を取得する方法を複数の社員とともに試行錯誤を行いました。Kinectを3つ用いるとかなり濃密な3次元点群を取得することが可能となり、最新の深度センサーの性能に衝撃を受けました。https://twitter.com/mizzmayo/status/1169921563568664576職場の雰囲気かなり自由な職場で、いままで経験したどの職場よりも自由な雰囲気でした。裁量労働制で入退社時間は事実上自由となっており、リモートワークも許可されていました。社員の方々はかなり優秀な方々ばかりで、次々とアイディアを考えつき、次々とソースコードに表現できる方が複数いらっしゃってかなり衝撃を受けました。最新機器や最新技術に対するキャッチアップはかなり活発で、業務に直接関係なくても最新機器や最新技術に関する調査や検証は行われておりました。普段の研究室では整備されたデータセットを使用しており、そういったデータセットを用いた経験がなかったため、あまりデータセットのことを考慮には入れていなかったのですが今回の案件を通してデータセットの重要性を痛感させられました。UnityやBlenderの知識リアルアバター生成技術に関する調査の過程でUnityやBlenderを使用する必要性が生じました。今までUnityやBlenderはほとんど使用したことがなかったことがなかったのですが、今回のインターンシップを通してかなり基本的な部分だけですが使用できるようになりました。今後はこれを機会にUnityやBlenderを使いこなせるようになりたいと考えております。Kinectと呼ばれる新しい深度センサーを使わせていただきました。Kinectを用いた点群はかなり濃密で、かなり衝撃的でした。今後の研究では画像認識だけではなく、3次元点群も視野に入れることを検討しております。Reality)ソリューションの受託開発に取り組んでいます。現実世界の空間といった「数値化できない視覚的・感覚的なもの」をデジタルコンテンツとして再構築し、共有し合うことに価値があると考えています。VRコンテンツプラットフォームの構築を主軸に、コンテンツ制作からソフトウェア開発まで幅広いソリューションを提供しています。