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pix2pixHDは複数の工夫を導入することでpix2pixでは256x256の画像生成であったのを2048x1024まで精度を改善したネットワーク.ResNetを使用したこと、ネットワーク構造を多段にすること、FeatureMatchingを採用したこと、マルチスケールの対応等の工夫を入れることで実現しています.

pix2pixはUNetとDCGANを組み合わせた汎用的な画像変換を学習することができるネットワーク.昼と夜の変換や航空写真と地図の変換等様々なタスクを行わせることができる.画像から画像の変換(Image to Image Translation)を行っているConditional GANの一種.

シャムネットワーク

シャムネットワークは(Siamese Network)二つの画像の似ている似ていないという指標となる距離を学習するCNNを利用したニューラルネットワーク.二つのCNNは重みが共有されていてそれらの出力を距離を計算するネットワークに入力する.

姿勢変換行列

ある座標系の姿勢を表現できればロボットのリンクや座標系の回転を記述する際に利用できる.姿勢変換行列は、行列の形である座標系の別座標系を基準としたときの回転を表現したもの.回転行列とも呼ばれる.

同次変換行列

リンクの位置と回転を同次に表現して動力学や運動学での扱いを簡単にします.位置と回転とを一つの行列にまとめ上げ4x4の行列にしたものを同次変換行列と呼びます.複数の変換を行いたい場合はそれら行列の積をとることで変換が容易に求まります.

擬似逆行列

次元が異なるなどして通常の逆行列を持たないが行列において似たような性質を持つ行列を擬似逆行列と呼ぶ.一般化逆行列またはムーアペンローズの擬似逆行列とも呼ぶ.ロボット工学の逆運動学などにおいて用いられる.

ヤコビ行列

多変数関数を入力として多変数ベクトルを出力する関数fを入力の変数で一回微分して行列に整理したものをヤコビ行列と呼ぶ.またヤコビ行列の行列式をヤコビアンと呼ぶ.ロボットの関節角を求める計算などの最適化計算などにおいて用いられる.

多変数関数の極大極小を判定したい

多変数関数を入力に一変数を出力する関数に対してある点が極大値になっているか極小値になっているか鞍点になっているかを判定する方法についてまとめています.ヘッセ行列を用いて判定します.

ヘッセ行列

多変数関数f(x_1, x_2, x_3....)のような関数を各x_1, x_2...で二階微分を行い行列としたものをヘッセ行列という.極値の判定やニュートン法における近似解導出に用いられる

Perturbation層

Perturbation層(perturbationは摂動)は入力されたチャンネルにランダムに生成した固定のノイズを足し合わせ非線形変換したものを重みで足し合わせて出力する層.実際にはConvolution層のような3x3の畳み込みは行わず、画素に注目しており言わば1x1の畳み込みを行っている. Convolution層で構成されるCNNをPerturbation層で置き換えたPNNを用いてもこれまでCNNで達成されていた性能が達成できる. ここではPerturbation層について簡単に紹介する.

高解像度な顔画像の生成を達成したProgressive Growing of GANに関して紹介します.これまで256x256ほどのサイズだった画像生成を1024x1024の高解像度でかつ精度よく行えていることが特徴です.

単焦点レンズを知りたい

焦点距離が変えられない単焦点レンズについて紹介します.単焦点レンズでない焦点距離が可変なものをズームレンズと言います.

カメラのピント合わせを知りたい

カメラのピント合わせとはどういうものかについてまとめています.ピントを合わせる手段は全部で、レンズと被写体の距離を変える、レンズとセンサの距離を変える、レンズの焦点距離を変える等があります.

レンズの仕組み説明の図を理解したい

レンズの仕組み(カメラの仕組み)をする上で頻繁に使用される図について紹介するページです.主に見られる図は、ある点に注目しているのかある焦点面に注目しているかの二つがあります.

シンプルに点群から表面を生成したい

比較的簡単な方法で点群データから表面を生成する方法についてまとめています.ここではMarching Cubesとmarching Cubesで起こる曖昧な箇所が少ないMarching Tetrahedronについて紹介します.点群ではなくボクセル上にしてから処理を行います.

シンプルに画像に円を描画したい

ピクセル画像上に円を描く方法について紹介します.線の描画ではブレセンハムのアルゴリズムですが、こちらも同様な考え方で行われるmidpoint circle アルゴリズムによるものです.

画像にAntiAliasした線を高速に描画したい

画像状にアンチエイリアスを施した直線を高速に描画したいときの手法について紹介します.ここで紹介する手法はXiaolin Wu'sの線アルゴリズムになります.

シンプルに画像に線を描画したい

シンプルな方法を用いて画像に線を描画する方法についてまとめます.高速性と正確性の観点からブレセンハムの線描画アルゴリズムが有名で、頻繁に使用され、また様々なハードウェア実装もされています.

可能な限り正確に等高線を可視化したい

ある関数の出力を一定になるように入力変数を変更するとき、その等高線を可視化する方法について紹介します.二変数を入力に1出力する関数において等高線を一つ描画することを前提に考えます.

不正確でも単純な等高線を可視化したい

2Dグラフ上で間接的にでも関数の出力が同じになっている場所がどこなのか可視化したいときの手法についてまとめます.ここでは等高線そのものを可視化することはなく、入力の範囲内で全ての関数の出力値を求めて描画します.

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点が三角形の内側か判定したい
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ロボットの力制御の種類
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同次変換行列
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多変数関数の極大極小を判定したい
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