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Oculus Goで見たいお薦めボカロVR動画10選＋α｜NAT(ナット)｜note
初音ミクのアニメ・バーチャルライブ曲『ボカロカルチャー』(マッシュアップ) - ニコニコ動画
コンテンツは、ブラウザ経由でなくOculus Goのストアか、スマホのアプリ経由で買うのがよいです。
2015/12/8
物体検出をディープラーニングでEnd-to-Endでできるアルゴリズム
従来の物体検出は、Selective Searchとの組み合わせなどで実現していたが、ディープラーニングでEnd-to-Endで学習できる。速度も精度も高い（Yoloと2トップ）。比較的低い解像度（300x300）でも性能を発揮出来る。
VGG-16の畳み込み層の後に、特別な畳み込み層（Extra Feature Layers）を追加している。この追加した層で、様々なスケールでの特徴量を抽出して検出が可能らしい（Multi-scale feature maps for detection）。
なんでそんなこと出来るのかは、全然分からなかったけど、以下のスライド見てちょっとだけ分かった気がしてきた。
物体検出の概要をまとめて、実際に動かしてみる。
自前データでの学習もやってみたい。
We add convolutional feature layers to the end of the truncated base network 先端を断ち切ったような形のベースのネットワークに畳み込み層を追加
簡単に3次元の画像処理ができる、オープンソースライブラリOpen3Dの紹介
オープンソースで3次元処理でプロトタイピングできるようなライブラリは今まで無かった。
Point Cloud Library(PCL)はディスられてた（重いとか、開発が止まってる？とか）
PCLに比べた利点は以下 - Python使える - 少ない行数でかける（PCLの1/5とのこと） - Jupyter Notebookでデバッグできる
ROSとOpen3D連携するソフトを作成
Despite the central role of 3D data in fields such as robotics and computer graphics, writing software that processes such data is quite laborious in comparison to other data types.
Python as a glue language to assemble com- ponents implemented in the backend. のりのような言語って面白い表現ね
As an added benefit, the Python code can be edited and debugged interactively in a Jupyter Notebook.
ros対応のyoloを以下でclone & buildします。
$ cd catkin_workspace/src $ git clone --recursive https://github.com/kanezaki/darknet_ros.git $ cd darknet_ros/darknet_ros $ catkin bt -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
ビルドは1回目最後まで終わらなかったので、一回強制終了して2回目で通りました（謎）。
GPUの有無は、勝手に判別してよしなにしてくれるらしいです。
次に学習パラメータをダウンロードします。
$ cd catkin_darknet_ros/yolo_network_config/weights/ $ wget http://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
カメラは、今回は手持ちのUSB Cam(ELECOM UCAM-C0220FBNBK)を使用しました。ROSで動くカメラであれば、基本OKなはずです。
以下で必要なドライバインストールします。
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam
以下コマンドでroscore動かして
$ roscore
以下コマンドでカメラを起動します。
$ rosparam set usb_cam/pixel_format yuyv $ rosrun usb_cam usb_cam_node
続いて、カメラに合わせて、 トピック名を変更しておきます。 /darknet_ros/darknet_ros/config/ros.yaml というファイルで変更します（最初 launchでremapしようとしてハマりました）
以下のように修正しました。
diff --git a/darknet_ros/config/ros.yaml b/darknet_ros/config/ros.yaml
index 04abce5..5d72612 100644
--- a/darknet_ros/config/ros.yaml
+++ b/darknet_ros/config/ros.yaml
@@ -1,7 +1,7 @@
subscribers:
camera_reading:
- topic: /camera/rgb/image_raw
+ topic: /usb_cam/image_raw
queue_size: 1
以下コマンド実行すると、Yolo v3が走って、ウィンドウが開いてリアルタイムに結果が出力されます。
$ roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch
コンソールによると5fps近く出ているようです。
FPS:4.7 Objects: person: 98%
ウィンドウが邪魔な場合は、ros.yamlの image_view/enable_opencv を falseにすればOKです。Readmeにも書いてあります。
あとは、以下実行すれば、検出結果が表示されます。
$ rosrun image_view image_view image:=/darknet_ros/detection_image
良さそうだけど、動画はなかなか時間が…
Ian Goodfellow による、GAN (Generative Adversarial Network; 敵対的生成ネットワーク) のチュートリアル。 Goodfellow 氏は GAN のそもそもの生みの親であり、教科書「Deep Learning」の著者としても有名。 ２時間と、とても長い盛りだくさんのチュートリアルだが、分かりやすく、具体例やコツなどの満載なので、とても参考になる。
興味深いけど、2時間か…ちょこちょこ見てみようかな。
NIPS(Neural Information Processing Systems)という学会の論文を読んで紹介する他、最新の情報やトピックスを発表する会です。参加はしていないのですが、ありがたいことに資料や動画が公開れているのでメモ。
資料は以下です。 connpass.com
気になるものをメモ
ディープラーニングで化学反応の結果の予想をするらしいです。そんなこともできるんですね。
GANってそれっぽい画像を生成するだけの技術と思っていたのですが、どうもそれ以上の可能性を秘めているらしいことに最近気づきました（気のせいかも）
以前ドット絵を画像に変換したりしてみたのですが、これにもGANが使われていますね。 karaage.hatenadiary.jp
yutori-datascience.hatenablog.com
Kaggle気になる…
