山崎 慎之介
論文調査/追試
ロバストな点群の部分対部分レジストレーションの提案のために"PointNetLK"や"TEASER","MaskNet"などの論文を通読し追実験を行なって検証した。また、それらの既存手法のロバスト性を検証するためにModelNet40やStanfordBunnyなどのデータセットを用いて部分対部分レジストレーションを検証した。
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ギリア株式会社 / AI開発課
私の人生のモットーは「『面倒臭い』を解消するためには時間をかける」です.
機械学習x〇〇のように,人間がやるにはあまりに時間がかかるような業務の効率化や,人間には認知し得ないデータから得られる情報を駆使した課題解決に興味があります.
Low-OverLapな点群に対する高精度なレジストレーション
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ロバストな点群の部分対部分レジストレーションの提案のために"PointNetLK"や"TEASER","MaskNet"などの論文を通読し追実験を行なって検証した。また、それらの既存手法のロバスト性を検証するためにModelNet40やStanfordBunnyなどのデータセットを用いて部分対部分レジストレーションを検証した。