SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  36
Télécharger pour lire hors ligne
コンピュータビジョンで飯を食う
~とある技術者の事例~
IEICE学生ブランチ講演資料
自己紹介
テクニカル・ソリューション・アーキテクト

皆川 卓也(みながわ たくや)
慶應大学 斎藤(英)研究室 共同研究員
兼 フリーエンジニア
「コンピュータビジョン勉強会@関東」主催

略歴:
1999-2003年
日本HP(後にアジレント・テクノロジーへ分社)にて、ITエンジニアとしてシステム
構築、プリセールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事
2004-2009年
一貫してコンピュータビジョン技術のシステム/サービス開発等に取り組む
2007-2010年
慶應義塾大学大学 院後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻
単位取得退学
2
今日のお話
 フリーランスのお仕事
 コンピュータビジョンのビジネス事例
 学生へのメッセージ
目的
 「こんな働き方もあるのか」という皆さん

の今後のキャリアの参考にしてもらう
今日のお話
 フリーランスのお仕事
 コンピュータビジョンのビジネス事例
 学生へのメッセージ
博士進学の経緯


ビジネスに必要なCV技術を目利きし、実装できるように
なりたかった。






CVを勉強し直したいと言ったところ、社会人博士を勧め
られる。




CV研究全体の俯瞰ができるようになりたい。
興味ある研究を自分で実装できるようになりたい。

研究者志望ではなかった。

前職までは博士進学が唯一のスキルアップ(キャリア
チェンジ)手段。




コーディングをあまりせず、プロジェクト管理やシステム構築な
どを広く浅く行なっていた。
または他社提供のCV技術を使ったアプリ開発
なぜフリーランスになったのか
 博士号取得を目指しながら働かせてくれ

るような会社がない
 リストラ2回とブラック会社勤務でサラ
リーマンとしての将来に不安を持った


35歳までに自分の名前で仕事を取れるよ
うになろうと思った
Mission

アカデミックとビジネスをつなぐ架け橋
となる
Academic

Business
アカデミックとビジネスの間の深い谷
顧客はそもそもどんな技術があるのか知らな
い
 R&Dとビジネス部門のコミュニケーションが希
薄







時間とお金をかけて作ったけど、眠っている技術
もある
中小/ベンチャー企業はそもそもR&Dを持てない

大学は論文になりえる技術にしか興味がない


枯れた技術でもビジネスの役に立つことは多い
目指す姿
主に中小/ベンチャー企業のための

技術の町医者
技術の町医者


大半のCV技術者は大企業かアカデミック系
に囲われていて、転職市場に出てこない


気軽な相談相手になる

中小/ベンチャー企業を診察(コンサルティン
グ)して、技術要件(病名)まで落としこむ
 必要と判断したら、大学病院の専門医(大学
の研究室)を紹介
 自分で治療できる場合は、診察道具
(OpenCV等のライブラリ)を使用して治療

フリーランスのメリットとデメリット
 メリット







人間関係のストレスはほとんどない
時間の調整をつけやすい
起業より低リスク
GoogleやMicrosoftが無料ですごいサービスを
ドーンと出してきた時に、たやすく方向転換でき
る。

デメリット




不安定な収入
自分を律する必要
一人で仕事をしてると、刺激が少ない
仕事の取り方
今日のお話
 フリーランスのお仕事
 コンピュータビジョンのビジネス事例
 学生へのメッセージ
コンピュータビジョンのビジネス事例

(略)
コンピュータビジョンをビジネスにする
 自分たちでビジネスを企画するケース


主に独立前

 顧客からの要望に応えるケース


主に独立後
自分たちでビジネスを企画する
1.
2.

革新的な製品やサービスは「Needs」からよりも
「Seeds」から生まれる
成功した製品やサービスは「Seeds」を「Needs」に
うまく結びつけている

1. 「技術」から発想をはじめよう
2. アプリケーションを「ユーザ視点」でデザイン
/構築しよう
(注:個人的な考えです)
技術から発想する
仮説をたてる
• この技術はどんなサービスやアプ
リケーションに使えるだろうか?
• ブレインストーミングなどによるアイ
デア出し

顧客の反応を見る

デモを作成する

• そのサービスを必要としているであ
ろう想定顧客へデモを見せる
• 「実際の」要望を「デモを見せること
で」引き出すことができる

• 普通の人は口頭の説明だけでは
技術を理解できない
• 技術のデモではなく、アプリケー
ションのデモを作成する
ユーザ視点のアプリケーション
ユーザ視点の開発
• ユーザは誰?
• 使用する技術の制約を理解する
• 良いインターフェースによってユーザへ
の負荷なく技術的制約を避けることがで
きる
• ユーザからのフィードバックを得る.Try
& Errでサービスを改善していく
技術からビジネスを企画する:まとめ
Needs

顧客・ユーザの声
ユーザの声の
反映

新しい使い方
イマジネー
ション

良いサービス

「動くもの」
を実装

Start
Seeds

面白い技術・新しい技術

20
コンピュータビジョンでビジネスする
 自分たちでビジネスを企画するケース


主に独立前

 顧客からの要望に応えるケース


主に独立後
顧客からの要望に答えるケース
コンピュータビジョンの受託開発は難しい!



作ってみないとどれくらい精度が出るかわか
らない




撮影環境にも精度は依存する

お客さんは簡単に実現できると思っている
顧客からの要望に応えるケース
お客さんが「本当にやりたいこと」をヒアリング




コンサルティングは絶対に必要なフェーズ
CV技術は「簡単に実現できる」と思われがち
顧客はそもそもどんな技術があるのか知らない
顧客からの要望に応えるケース
お客さんが「本当にやりたいこと」をヒアリング

お客様の目的を達成する手段を検討する


実現方法全体を考える







全体のシステム構成
CV技術は目的達成の1ピースに過ぎない
ハードウェア、通信環境、モジュール間連携、UI、etc
技術の制約をどのように回避するか
顧客からの要望に応えるケース
お客さんが「本当にやりたいこと」をヒアリング

お客様の目的を達成する手段を検討する

開発仕様と範囲を決定する




自分が開発する範囲(CV周り)を決める
場合によっては開発全体のマネジメントも行う
顧客からの要望に応えるケース
お客さんが「本当にやりたいこと」をヒアリング

お客様の目的を達成する手段を検討する

開発仕様と範囲を決定する

実装/試験
開発の請け方


受託開発モデル





業務委託モデル




作業にかかった時間分のお金を頂く

成功報酬モデル





できる可能性の高い開発
顧客がリスクを理解し、回避策を準備してくれる場合

失敗のリスクを引き受ける
自社でサービスを行っているような会社への提案

先行開発モデル




これからの時代に儲かりそうなものを作る
あるいは、単に作りたいものを作る
今日のお話
 フリーランスのお仕事
 コンピュータビジョンのビジネス事例
 学生へのメッセージ
学生へのメッセージ

 今は研究を頑張ってください
 働き出したら、自分は転職して

も通用する人間かを常に意識
してください
学生へのメッセージ

 今は研究を頑張ってください

研究で身につけた「考え方」は
どんな分野にいっても通用しま
す
研究で身につく考え方
 科学的な考え方
 エビデンスを元に仮説と検証を繰り返

す
 工学的な考え方
 目的から手段をブレークダウンする

ビジネス本に書いてあるノウハウはほとんど
これらの考え方の応用にすぎない
学生へのメッセージ

 働き出したら、自分は転職して

も通用する人間かを常に意識
してください
自分は転職しても通用するか?

会社の寿命はキャリアより短い

年齢相応のスキルがなければ
転職は厳しい
例え安定していても成長できない環境に
長居しては危険
自分は転職しても通用するか?

他では通用しない人材
組織から出たら生きていけない
自分を守るために組織を守る
それが理不尽でも
それが不正でも
自分は転職しても通用するか?

いつでも転職できるということ
組織から自立しているということ
自分の心に従って行動する自由

独立自尊
最後に

noblesse oblige

Contenu connexe

Tendances

「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料
「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料
「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料Takuya Minagawa
 
Curiosity driven exploration
Curiosity driven explorationCuriosity driven exploration
Curiosity driven explorationTakuya Minagawa
 
20170806 Discriminative Optimization
20170806 Discriminative Optimization20170806 Discriminative Optimization
20170806 Discriminative OptimizationTakuya Minagawa
 
LiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピングLiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピングTakuya Minagawa
 
run Keras model on opencv
run Keras model on opencvrun Keras model on opencv
run Keras model on opencvTakuya Minagawa
 
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement LearningTakuya Minagawa
 
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)Takuya Minagawa
 
全脳アーキテクチャ勉強会若手の会実現に向けて E-cell sprint 2014
全脳アーキテクチャ勉強会若手の会実現に向けて E-cell sprint 2014全脳アーキテクチャ勉強会若手の会実現に向けて E-cell sprint 2014
全脳アーキテクチャ勉強会若手の会実現に向けて E-cell sprint 2014Osawa Masahiko
 
2チケット&計測」書籍で訴えたい
2チケット&計測」書籍で訴えたい2チケット&計測」書籍で訴えたい
2チケット&計測」書籍で訴えたいYoshiki Mitani
 
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. Sawatani
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. SawataniService Design Roundtable on 2/15/2014, Y. Sawatani
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. SawataniYuriko Sawatani
 
ごあいさつ 或いはMATLAB教徒がPythonistaに改宗した話 (関東CV勉強会)
ごあいさつ 或いはMATLAB教徒がPythonistaに改宗した話 (関東CV勉強会)ごあいさつ 或いはMATLAB教徒がPythonistaに改宗した話 (関東CV勉強会)
ごあいさつ 或いはMATLAB教徒がPythonistaに改宗した話 (関東CV勉強会)Yoshitaka Ushiku
 
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
2015-11-07 電子工作でクリスマス飾りを作ろう会(2015年度WiTワークショップ)
2015-11-07 電子工作でクリスマス飾りを作ろう会(2015年度WiTワークショップ)2015-11-07 電子工作でクリスマス飾りを作ろう会(2015年度WiTワークショップ)
2015-11-07 電子工作でクリスマス飾りを作ろう会(2015年度WiTワークショップ)ayumi kizuka
 
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈	BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈 順也 山口
 
情報システム概論 Kanban Pizza Game
情報システム概論 Kanban Pizza Game情報システム概論 Kanban Pizza Game
情報システム概論 Kanban Pizza GameYoshiaki Rikitake
 
トイレサインとピクトグラム
トイレサインとピクトグラムトイレサインとピクトグラム
トイレサインとピクトグラムJun Iio
 

Tendances (20)

Cvpr2017事前読み会
Cvpr2017事前読み会Cvpr2017事前読み会
Cvpr2017事前読み会
 
20180424 orb slam
20180424 orb slam20180424 orb slam
20180424 orb slam
 
「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料
「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料
「コンピュータビジョン勉強会@関東」紹介資料
 
Curiosity driven exploration
Curiosity driven explorationCuriosity driven exploration
Curiosity driven exploration
 
Semantic segmentation2
Semantic segmentation2Semantic segmentation2
Semantic segmentation2
 
20170806 Discriminative Optimization
20170806 Discriminative Optimization20170806 Discriminative Optimization
20170806 Discriminative Optimization
 
LiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピングLiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピング
 
run Keras model on opencv
run Keras model on opencvrun Keras model on opencv
run Keras model on opencv
 
Show and tell takmin
Show and tell takminShow and tell takmin
Show and tell takmin
 
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning
 
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)
20200910コンピュータビジョン今昔物語(JPTA講演資料)
 
全脳アーキテクチャ勉強会若手の会実現に向けて E-cell sprint 2014
全脳アーキテクチャ勉強会若手の会実現に向けて E-cell sprint 2014全脳アーキテクチャ勉強会若手の会実現に向けて E-cell sprint 2014
全脳アーキテクチャ勉強会若手の会実現に向けて E-cell sprint 2014
 
2チケット&計測」書籍で訴えたい
2チケット&計測」書籍で訴えたい2チケット&計測」書籍で訴えたい
2チケット&計測」書籍で訴えたい
 
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. Sawatani
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. SawataniService Design Roundtable on 2/15/2014, Y. Sawatani
Service Design Roundtable on 2/15/2014, Y. Sawatani
 
ごあいさつ 或いはMATLAB教徒がPythonistaに改宗した話 (関東CV勉強会)
ごあいさつ 或いはMATLAB教徒がPythonistaに改宗した話 (関東CV勉強会)ごあいさつ 或いはMATLAB教徒がPythonistaに改宗した話 (関東CV勉強会)
ごあいさつ 或いはMATLAB教徒がPythonistaに改宗した話 (関東CV勉強会)
 
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
 
2015-11-07 電子工作でクリスマス飾りを作ろう会(2015年度WiTワークショップ)
2015-11-07 電子工作でクリスマス飾りを作ろう会(2015年度WiTワークショップ)2015-11-07 電子工作でクリスマス飾りを作ろう会(2015年度WiTワークショップ)
2015-11-07 電子工作でクリスマス飾りを作ろう会(2015年度WiTワークショップ)
 
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈	BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
 
情報システム概論 Kanban Pizza Game
情報システム概論 Kanban Pizza Game情報システム概論 Kanban Pizza Game
情報システム概論 Kanban Pizza Game
 
トイレサインとピクトグラム
トイレサインとピクトグラムトイレサインとピクトグラム
トイレサインとピクトグラム
 

Similaire à How to feed myself with computer vision

758 dev meijo_unv-prof_suzuki_20200217
758 dev meijo_unv-prof_suzuki_20200217758 dev meijo_unv-prof_suzuki_20200217
758 dev meijo_unv-prof_suzuki_20200217ryohrd
 
使う人の体験を時間軸で考えよう 〜UXデザインの視点を取り入れる
使う人の体験を時間軸で考えよう〜UXデザインの視点を取り入れる使う人の体験を時間軸で考えよう〜UXデザインの視点を取り入れる
使う人の体験を時間軸で考えよう 〜UXデザインの視点を取り入れるMasaya Ando
 
「業務システムにモバイルを!実践エンタープライズモバイル開発プロジェクト」
「業務システムにモバイルを!実践エンタープライズモバイル開発プロジェクト」 「業務システムにモバイルを!実践エンタープライズモバイル開発プロジェクト」
「業務システムにモバイルを!実践エンタープライズモバイル開発プロジェクト」 Embarcadero Technologies
 
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)Tetsuroh Watanabe
 
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)Tetsuroh Watanabe
 
UXデザインが大事なのはわかるけど エンジニアの私ができることってなんでしょう?
UXデザインが大事なのはわかるけどエンジニアの私ができることってなんでしょう?UXデザインが大事なのはわかるけどエンジニアの私ができることってなんでしょう?
UXデザインが大事なのはわかるけど エンジニアの私ができることってなんでしょう? Masaya Ando
 
エンジニアの立場で考えるUXデザイン
エンジニアの立場で考えるUXデザインエンジニアの立場で考えるUXデザイン
エンジニアの立場で考えるUXデザインMasaya Ando
 
サービスデザインとUXDそしてデザインプロセス
サービスデザインとUXDそしてデザインプロセスサービスデザインとUXDそしてデザインプロセス
サービスデザインとUXDそしてデザインプロセスMasaya Ando
 
アドテクノロジーのサービスにおけるアジャイル開発
アドテクノロジーのサービスにおけるアジャイル開発アドテクノロジーのサービスにおけるアジャイル開発
アドテクノロジーのサービスにおけるアジャイル開発Nagao Shun
 
人々が“社会と関わっている実感”をデザインすることはを目指して
人々が“社会と関わっている実感”をデザインすることはを目指して人々が“社会と関わっている実感”をデザインすることはを目指して
人々が“社会と関わっている実感”をデザインすることはを目指してMasaya Ando
 
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法Yutaka Hanyu
 
PMBOK®ガイド概説(「Webプロジェクトマネジメント標準」読書会 …の前に、少しだけPMBOK®について。)
PMBOK®ガイド概説(「Webプロジェクトマネジメント標準」読書会 …の前に、少しだけPMBOK®について。)PMBOK®ガイド概説(「Webプロジェクトマネジメント標準」読書会 …の前に、少しだけPMBOK®について。)
PMBOK®ガイド概説(「Webプロジェクトマネジメント標準」読書会 …の前に、少しだけPMBOK®について。)Ayako Togaeri
 
実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~
実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~
実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~Hirono Jumpei
 
見やすいアウトプットのつくりかた
見やすいアウトプットのつくりかた見やすいアウトプットのつくりかた
見やすいアウトプットのつくりかたjujubkitakd
 
UXデザインとコンセプト評価 ~俺様企画はだめなのよ
UXデザインとコンセプト評価~俺様企画はだめなのよUXデザインとコンセプト評価~俺様企画はだめなのよ
UXデザインとコンセプト評価 ~俺様企画はだめなのよMasaya Ando
 
教育版レゴマインドストームを使ったミライをつくる体験型学習 Afrel
教育版レゴマインドストームを使ったミライをつくる体験型学習 Afrel教育版レゴマインドストームを使ったミライをつくる体験型学習 Afrel
教育版レゴマインドストームを使ったミライをつくる体験型学習 Afrelooedostartup
 
テクノロジーの民主化
テクノロジーの民主化テクノロジーの民主化
テクノロジーの民主化Masanobu Takagi
 
財務局プレゼンテーション
財務局プレゼンテーション財務局プレゼンテーション
財務局プレゼンテーションYoshihide Chubachi
 

Similaire à How to feed myself with computer vision (20)

758 dev meijo_unv-prof_suzuki_20200217
758 dev meijo_unv-prof_suzuki_20200217758 dev meijo_unv-prof_suzuki_20200217
758 dev meijo_unv-prof_suzuki_20200217
 
研究室紹介
研究室紹介研究室紹介
研究室紹介
 
使う人の体験を時間軸で考えよう 〜UXデザインの視点を取り入れる
使う人の体験を時間軸で考えよう〜UXデザインの視点を取り入れる使う人の体験を時間軸で考えよう〜UXデザインの視点を取り入れる
使う人の体験を時間軸で考えよう 〜UXデザインの視点を取り入れる
 
「業務システムにモバイルを!実践エンタープライズモバイル開発プロジェクト」
「業務システムにモバイルを!実践エンタープライズモバイル開発プロジェクト」 「業務システムにモバイルを!実践エンタープライズモバイル開発プロジェクト」
「業務システムにモバイルを!実践エンタープライズモバイル開発プロジェクト」
 
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策(第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
 
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
機械学習 温故知新(第47回 Machine Learning 15minutes! Broadcast)
 
UXデザインが大事なのはわかるけど エンジニアの私ができることってなんでしょう?
UXデザインが大事なのはわかるけどエンジニアの私ができることってなんでしょう?UXデザインが大事なのはわかるけどエンジニアの私ができることってなんでしょう?
UXデザインが大事なのはわかるけど エンジニアの私ができることってなんでしょう?
 
エンジニアの立場で考えるUXデザイン
エンジニアの立場で考えるUXデザインエンジニアの立場で考えるUXデザイン
エンジニアの立場で考えるUXデザイン
 
サービスデザインとUXDそしてデザインプロセス
サービスデザインとUXDそしてデザインプロセスサービスデザインとUXDそしてデザインプロセス
サービスデザインとUXDそしてデザインプロセス
 
アドテクノロジーのサービスにおけるアジャイル開発
アドテクノロジーのサービスにおけるアジャイル開発アドテクノロジーのサービスにおけるアジャイル開発
アドテクノロジーのサービスにおけるアジャイル開発
 
人々が“社会と関わっている実感”をデザインすることはを目指して
人々が“社会と関わっている実感”をデザインすることはを目指して人々が“社会と関わっている実感”をデザインすることはを目指して
人々が“社会と関わっている実感”をデザインすることはを目指して
 
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法
ITエンジニアとして生きるということ - モチベーションの維持と学習方法
 
PMBOK®ガイド概説(「Webプロジェクトマネジメント標準」読書会 …の前に、少しだけPMBOK®について。)
PMBOK®ガイド概説(「Webプロジェクトマネジメント標準」読書会 …の前に、少しだけPMBOK®について。)PMBOK®ガイド概説(「Webプロジェクトマネジメント標準」読書会 …の前に、少しだけPMBOK®について。)
PMBOK®ガイド概説(「Webプロジェクトマネジメント標準」読書会 …の前に、少しだけPMBOK®について。)
 
実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~
実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~
実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~
 
見やすいアウトプットのつくりかた
見やすいアウトプットのつくりかた見やすいアウトプットのつくりかた
見やすいアウトプットのつくりかた
 
UXデザインとコンセプト評価 ~俺様企画はだめなのよ
UXデザインとコンセプト評価~俺様企画はだめなのよUXデザインとコンセプト評価~俺様企画はだめなのよ
UXデザインとコンセプト評価 ~俺様企画はだめなのよ
 
教育版レゴマインドストームを使ったミライをつくる体験型学習 Afrel
教育版レゴマインドストームを使ったミライをつくる体験型学習 Afrel教育版レゴマインドストームを使ったミライをつくる体験型学習 Afrel
教育版レゴマインドストームを使ったミライをつくる体験型学習 Afrel
 
テクノロジーの民主化
テクノロジーの民主化テクノロジーの民主化
テクノロジーの民主化
 
Apple bu20100721
Apple bu20100721Apple bu20100721
Apple bu20100721
 
財務局プレゼンテーション
財務局プレゼンテーション財務局プレゼンテーション
財務局プレゼンテーション
 

Plus de Takuya Minagawa

Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture
Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and ArchitectureMachine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture
Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and ArchitectureTakuya Minagawa
 
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
点群SegmentationのためのTransformerサーベイTakuya Minagawa
 
Learning to Solve Hard Minimal Problems
Learning to Solve Hard Minimal ProblemsLearning to Solve Hard Minimal Problems
Learning to Solve Hard Minimal ProblemsTakuya Minagawa
 
ConditionalPointDiffusion.pdf
ConditionalPointDiffusion.pdfConditionalPointDiffusion.pdf
ConditionalPointDiffusion.pdfTakuya Minagawa
 
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事楽しいコンピュータビジョンの受託仕事
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事Takuya Minagawa
 
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)Takuya Minagawa
 
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representation20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representationTakuya Minagawa
 
20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summary20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summaryTakuya Minagawa
 
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation surveyTakuya Minagawa
 
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentationTakuya Minagawa
 
20181130 lidar object detection survey
20181130 lidar object detection survey20181130 lidar object detection survey
20181130 lidar object detection surveyTakuya Minagawa
 
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)Takuya Minagawa
 
object detection with lidar-camera fusion: survey
object detection with lidar-camera fusion: surveyobject detection with lidar-camera fusion: survey
object detection with lidar-camera fusion: surveyTakuya Minagawa
 

Plus de Takuya Minagawa (20)

Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture
Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and ArchitectureMachine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture
Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture
 
MobileNeRF
MobileNeRFMobileNeRF
MobileNeRF
 
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
 
Learning to Solve Hard Minimal Problems
Learning to Solve Hard Minimal ProblemsLearning to Solve Hard Minimal Problems
Learning to Solve Hard Minimal Problems
 
ConditionalPointDiffusion.pdf
ConditionalPointDiffusion.pdfConditionalPointDiffusion.pdf
ConditionalPointDiffusion.pdf
 
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事楽しいコンピュータビジョンの受託仕事
楽しいコンピュータビジョンの受託仕事
 
20210711 deepI2P
20210711 deepI2P20210711 deepI2P
20210711 deepI2P
 
20201010 personreid
20201010 personreid20201010 personreid
20201010 personreid
 
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)
2020/07/04 BSP-Net (CVPR2020)
 
20200704 bsp net
20200704 bsp net20200704 bsp net
20200704 bsp net
 
20190825 vins mono
20190825 vins mono20190825 vins mono
20190825 vins mono
 
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representation20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
 
20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summary20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summary
 
Visual slam
Visual slamVisual slam
Visual slam
 
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey
20190131 lidar-camera fusion semantic segmentation survey
 
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
 
20181130 lidar object detection survey
20181130 lidar object detection survey20181130 lidar object detection survey
20181130 lidar object detection survey
 
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)
object detection with lidar-camera fusion: survey (updated)
 
object detection with lidar-camera fusion: survey
object detection with lidar-camera fusion: surveyobject detection with lidar-camera fusion: survey
object detection with lidar-camera fusion: survey
 
3DFeat-Net
3DFeat-Net3DFeat-Net
3DFeat-Net
 

How to feed myself with computer vision