「深度センサー」の深層学習最適化【AI論文】

深度センサー搭載のデバイスは今注目を集めている。
サムスンやAppleは深度センサーをスマートフォンという小さなボディに内臓し、写真撮影のクオリティを高めたり、VR/AR体験を生み出すものの一つとして活用している。

https://youtu.be/lOOr_qPIJOo

以下は、小さなボディに内蔵する深度センサーの処理をさらに効率化させるために深層学習を用いた研究者らの論文紹介である。

(Featured AI) Deep Learning optimization for artificial “Deep Vision” (Publication)

G. D. Caffaratti, M. G. Marchetta and R. Q. Forradellas, “Stereo Matching through Squeeze Deep Neural Networks”. Inteligencia Artificial, 22(63), 16-38 (2019). について

DOI: 10.4114/intartif.vol22iss63pp16-38

3つの要点

✔️深度センサーを搭載するデバイスが小さいものである場合は、処理を工夫して効率的にする必要がある。

✔️Stereo Matching Squeezeニューラルネットワークアーキテクチャは、品質と速さを変えずにネットワークサイズを大幅に削減できる。

✔️後処理モジュールを使用しない場合、さらに洗練された「Erode-Dilate」モジュールも提案されている。

概説

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