背景色がきっちり伸ばされているところに注目。髪型提案モデルとして使えるかも。はみ出るのが少ないと変な結果になりにくいです。無地の背景はなんとかして避けようとします。首を隠すとなぜか太くなりがちです。襟があるかないか決めかねたようです。妙にごつくなりました。きらびやかになりました。髪の毛や顎など、画像中に無いものが付け足されています。背景や髪の毛の色もある程度反映されます。手がかりが全くない場合、髪型は丸刈り、服装は黒スーツになるようです。デモブラウザ上で動作するデモを用意しました。こちらのページですぐに試すことができます。https://base.exawizards.com/view/modelDetail?id=45操作説明ページ下部のリンクをタップしてください。モデルのダウンロードが始まります。12MBほどあるので、通信環境によってはお時間をいただきます。お手持ちの顔写真を選択してください。計算は全てブラウザ上で行われます。写真データが外部に送信されることはありません。写真が読み込まれました。写真を直接ドラッグすることで位置を、スライダーではスケールを調節できます。顔が白い枠いっぱいに表示される状態になったら、決定ボタンを押してください。枠内の内容だけから再生成された画像が表示されます。別のファイルを選択するか、位置を変える操作を行うと、再計算ができます。まとめ学習に基づき写真の範囲を拡張するAIモデルを作りました。本手法はこんなときに役に立つ、かもしれません。写真一枚から環境マップを生成4:3の映像を16:9のテレビで見る際の余白埋め尚、エクサウィザーズは優秀なエンジニア、社会課題を一緒に解決してくれる魔法使い”ウィザーズ”を募集しています。ご興味を持たれた方はぜひご応募ください。Blogでは、定期的にAIなどの技術情報を発信していきます。2018に展示しました(中編)Tweetこんにちは、エクサウィザーズAIエンジニアの柳元です。2018の参加報告として、いくつかの展示や講演の簡単な紹介をしていきます。物体検出・分類の事前学習モデルを提供するライブラリの展示です。一般的なライブラリと異なり、学習ではなく推論に特化することで、高速に推論結果を得られます。C/C++で実装されており、依存するライブラリ数が少なく、導入も容易です。追加学習機能も今後実装予定とのことです。大迫力のショベルカーの展示です。単眼カメラから人を検出し、その距離を検出します。GNSSアンテナから得られる位置情報に基づき、バケットが設計面に沿って自動で動きます。そのため、アームレバー操作のみで作業ができます。3つのディスプレイのうち、上2つが人検知、下1つが地形情報を表しています。自動運転ワンマイルモビリティの展示です。ハンドル・ブレーキ・アクセルがなく、レベル4の自動運転(特定の場所でシステムが全てを操作)を目指しています。ゴルフ場やホテルに導入することで、ゲストは施設内を自由に移動することができます。AIインフラストラクチャであるAIRIの展示です。learningなどの機械学習に用いるAIサーバは高価であるため、サーバを増やすだけ性能が上がることが望ましいと考えられ、そのためには継続的パラメータチューニングが必要とされます。AIRIにはコストパフォーマンスを最大化するための最適化が施されています。監視カメラから特定の人物を検出する顔認証技術を搭載したセキュリティシステムFacePROの展示です。「ディープニューラルネットの力学的構造設計による複数動作の統合」というタイトルでロボットの学習方法に関する発表をして頂きました。モーションプリミティブとは、人間のほとんどの動作を構成する要素のことで、組み合わせたり、並べたりすることで、複雑な動作を生成することができると言われています。軌道パターンによって表現される、と述べられました。LeCunのケーキは学習の難しさ(あるいは知能における重要さ)を表しており、そのことがモーションプリミティブの獲得に強化学習が常に最適であるとは言えず、予測学習も重要である、と述べられました。尾形先生はエクサウィザーズロボット事業の技術顧問でもあります。ブースと並んでエクサウィザーズブースの秤量デモや昨年の双腕型マルチモーダルAIロボットをご紹介頂きました。ロボティクス」というタイトルで、ロボットを通してヒトを理解する取り組みに関する発表をして頂きました。理解とは予測であり、感情とは自分自身に対する予測であるとし、ロボット工学における感情の研究が必要であることを述べられました。シミュレーション上で赤ちゃんを模したエージェントに、母親の表情(感情)を模倣させる学習させる研究において、エージェントにとって完全に予測不能な恐怖信号が時折与えられる環境下では、全ての信号が予測可能な環境に比べて複雑な感情表出をするようになるという結果が得られ、その内部表現を低次元に圧縮・プロットすると喜怒哀楽がまるで感情の円環モデルのようになった、というのがとても面白いと思いました。「マルチモーダルAIによる協働ロボットの行動獲得・制御の可能性」というタイトルで発表しました。NVIDIA”というタイトルで自身の研究内容について発表頂きました。rotation)があります。ロボットが人とインタラクティブに学習したり、協働するためには、実世界という環境を認識できる必要があります。物体の6D姿勢推定は簡単な問題ではなく、物体それぞれが異なる形状を有しており、加えて外観も照明条件や周囲環境の乱雑さ、物体間のオクルージョンの影響を大きく受けるからです。従来的には、特徴点のマッチングやテンプレートベースな手法が使われていますが、それぞれテクスチャとオクルージョンの問題を抱えています。ここで紹介されたPoseCNNは、6D姿勢推定のための汎用フレームワークとなるend-to-endな畳み込みニューラルネットです。上図のように、姿勢推定タスクに必要な要素を切り分けることで、ネットワークがそれらの関係性を明示的にモデル化します。DeepIMは推定結果をさらによいものにします。姿勢推定結果が与えられると、画像中の物体がレンダリングされた視野と一致するSE(3)変換を予測します。これを反復することにより、正確な姿勢を推定することができます。液体:https://arxiv.org/pdf/1703.01564.pdfおわりにエクサウィザーズのブースにはたくさんの人に見に来て頂き、盛況のうちに終了しました。講演にもたくさんの方にお集まり頂きました。足を運んでくださった皆様、ありがとうございました!なお、エクサウィザーズは優秀なエンジニア、社会課題を一緒に解決してくれる魔法使い“ウィザーズ”を募集していますので、ご興味を持たれた方はぜひご応募ください。Blogでは、定期的にAIなどの技術情報を発信していきます。Twitterで更新情報を配信していきますので、ぜひフォローをよろしくお願いします!おまけ何をしているのでしょうか?データの収集をしています。ロバストな表現を学習できるような訓練データを効率的に集められるのが上の浅谷式です。センター(AIP)・株式会社エクサウィザーズ共催のKDD論文読み会を開催します。KDDはデータマイニング領域のトップカンファレンスです。参加はCompassからお願いします。http://www.ai.kyoto-u.ac.jp/access-ja/論文はこちらからダウンロードが可能です。エクサウィザーズは優秀なエンジニア、社会課題を一緒に解決してくれる魔法使い"ウィザーズ"を募集しています。ご興味を持たれた方はぜひご応募ください。Blogでは、定期的にAIなどの技術情報を発信していきます。読者になるLinkedin採用情報エクサウィザーズは優秀なエンジニア、社会課題を一緒に解決してくれる魔法使い"ウィザーズ"を募集しています。ご興味を持たれた方はぜひご応募ください。株式会社エクサウィザーズ企業の方へエクサウィザーズは様々な業界のパートナー企業と連携し、AI技術を活用したオープンイノベーションを実現しています。各業界個別の課題に対して、AIを活用した解決策立案をサポートします。ご興味を持たれたかたはぜひこちらからお問い合わせください。月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。