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Machine learning
ミシガン大学、自動運転車における歩行者の次の動き位置を全身3Dメッシュから推定するシステム「Bio-LSTM」発表。より衝突を回避し安全性を高める
ETH Zurichなど、Deep learningを用いて流体シミュレーションを生成するモデルを発表。最大700倍高速化でVRやゲームなどリアルタイムにも適応可
ベルリン工科大学など、画像を思い出している眼球の動きからその画像を特定するCNNを用いた手法を発表
MPI-Infとスタンフォード大学、1台のRGBカメラから着衣含め人の動きをリアルタイムに3D再構築するフルボディパフォーマンスキャプチャを発表
KITとカーネギーメロン大学など、器用で柔らかいソフトロボットハンドシステムを発表
東大と日立の研究者、素材に触れた時の触振動を画像からそれっぽく生成し、効率的な触感デザインを可能とする手法「TactGAN」を発表
東京大学、漫画内のキャラクタの顔分類を行う機械学習を用いたクラスタリング法を発表
東京大学など、人の触れている対象の硬さ柔らかさを映像ベースで推定するCNNを用いた手法を発表
KAISTなど、画像内の特定領域をより自然に変換させるGANを用いた手法「InstaGAN」発表。パンツからスカート、羊からキリンなど
UTとFacebook AI Research、動画を活用して、モノラルオーディオをバイノーラルオーディオに変換するdeep learningを用いた手法を発表
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ゲスト連載:
プロジェクションマッピング技術の変遷 岩井大輔
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