Point Cloud Consortiumのセミナー「3D点群の未来」に行ってきたよ

漠然と3D点群に興味があったので、7月3日にPoint Cloud Consortium主催の技術セミナー「3D点群の未来」に行ってみた。初のセミナーらしい。
案の定、男だらけだったね。Point Cloud Consortiumのオリジナルステッカーがもらえたよ。

Point Cloud Consortiumの存在を知ったのは、もともと、Kinectを触り始めた頃にPoint Cloud Libraryの情報を探して林さんのブログにたどり着いたのがきっかけ。林さんは「PCLを触ってみよう!」っていうシリーズでPCLの使い方や丁寧なアルゴリズムの解説記事を公開していた。
コンピュータビジョンもろくに知らなくてPCL公式の英語ドキュメントが全く理解できなかった自分にとって、日本語で実装例や基礎理論の解説も掲載されているブログは非常に有り難かった。マイナビの記事も。


スポンサーリンク

 
林さんのこういうスライド資料も見るようになった。
 

 

 

おかげでオイラは点群にのめりこんで、Kinect v2のDeveloper Programに参加するほどになりましたよ。
そんな林さんが無料セミナーを開くって聞いたら行かない理由は無いわけです。

セミナーではKinect以降、安価なデプスセンサーの登場によって可能になったこと、未来の可能性の話がざっと聞けた。
以下の動画が少し紹介されたよ。

MatterPort: Fast 3D capture
YouTube

スポンサーリンク
Kinect for Windows Retail Clothing Scenario Video
Project Tango Hands-On
Hands-on with the Structure Sensor iPad-mounted 3D Scanner (CES 2014)

 
Depthセンサーがモバイルに載るようになると、スナップ撮影の概念も変わってくるのかな。SFとかに出てくる未来の新聞は写真が半立体になってたりするけど、あんな感じが普通になるのかしら。モバイルが常に実世界を認識するって、いろんなことができそう。グラス型デバイスも当然3D認識するようになるだろうな。
個人的には、3D点群に興味のある人、使いこなしているエンジニアっていっぱいいるのかと思ってたんだけど、林さんの印象ではまだ少ないらしい。

別の感想として、最近はコンピュータビジョン分野をWeb上で学習する環境が整いつつあるんじゃないかと思い始めた。
動画像処理って、書籍だけではなかなかイメージが掴めない分野だけど、アルゴリズムの処理過程を可視化したものや、実際の動作例を簡単に閲覧することができる。そして、勉強会で見てきた情報もある程度手軽にShareできる。最近は発表スライドを公開するぐらい当たり前になってるし。

余談だけど、会社員として展示会なんかに行っても、その場でもらうチラシよりも公式Webサイトのコンテンツが充実していた方が、報告書を書きやすいのである。動作している動画とかがあるとさらに有難くて、社内での説得材料が強化できる。

Point Cloud Consortiumには盛り上がってほしいですね。

PCCのセミナー「3D点群の未来」で紹介したyoutube動画集
 


スポンサーリンク

関連記事

Paul Debevec
OpenCVの超解像(SuperResolution)モジュールを試す
fSpy:1枚の写真からカメラパラメーターを割り出すツール
OpenCVでiPhone6sのカメラをキャリブレーションする
iPhoneで3D写真が撮れるアプリ『seene』
続・ディープラーニングの資料
SDカードサイズのコンピューター『Intel Edison』
オープンソースのStructure from Motionライブラリ『Theia』
OpenCV 3.1のsfmモジュールを試す
Pix2Pix:CGANによる画像変換
第25回コンピュータビジョン勉強会@関東に行って来た
Mask R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出・Instance Segmentatio...
コンピュータビジョンの技術マップ
インタラクティブにComputer Visionコーディングができるツール『Live CV』
UnrealCV:コンピュータビジョン研究のためのUnreal Engineプラグイン
ベイズ推定とグラフィカルモデル
顔検出・認識のAPI・ライブラリ・ソフトウェアのリスト
U-Net:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
ニューラルネットワークと深層学習
オープンソースのロボットアプリケーションフレームワーク『ROS (Robot Operating S...
OpenCVでPhotoshopのプラグイン開発
オープンソースのStructure from Motionツール『Regard3D』
読みやすくて高速なディープラーニングのフレームワーク『Caffe』
OpenCVベースのマーカーARライブラリ『OpenAR』
R-CNN (Regions with CNN features):ディープラーニングによる一般物体...
機械学習について最近知った情報
C++の機械学習ライブラリ『Dlib』
C#で使える機械学習ライブラリ『Accord.NET Framework』
ディープラーニング
ArUco:OpenCVベースのコンパクトなARライブラリ
Open3D:3Dデータ処理ライブラリ
GoogleのDeep Learning論文
今年もSSII
OpenCV 3.1とopencv_contribモジュールをVisual Studio 2015で...
第1回 3D勉強会@関東『SLAMチュートリアル大会』
takminさんが機械学習・画像認識の便利ツールを公開しています
Structure from Motion (多視点画像からの3次元形状復元)
OpenCVで顔のランドマークを検出する『Facemark API』
OpenCV 3.3.0-RCでsfmモジュールをビルド
機械学習手法『Random Forest』
OpenCVベースの背景差分ライブラリ『BGSLibrary』
DCGAN (Deep Convolutional GAN):畳み込みニューラルネットワークによる敵...

コメント