Tag: カメラキャリブレーション

Courseraで学ぶ3D再構成:マルチビューポイントコースのレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/3d-reconstruction-multiple-viewpoints こんにちは、皆さん!今日はCourseraで提供されている「3D再構成 – マルチビューポイント」というコースについて詳しくレビューし、皆さんにもおすすめしたいと思います。 このコースは、異なる視点から撮影された画像を使用して、シーンの3D構造を回復することに焦点を当てています。最初に、カメラの包括的な幾何学モデルを構築し、次にカメラモデルの内部および外部パラメータを見つける(キャリブレーション)方法を開発します。 ### コースの特徴 – **カメラキャリブレーション**:カメラの内部設定を正確に計測するための理論と実践を学びます。 – **無キャリブレーションステレオ**:キャリブレーションしないままのカメラでのデータ処理技術を探ります。 – **光学フロー**:動きの理解を通して、シーンの奥行きを推定する能力を身につけます。 – **動きからの構造推定**:時間の経過とともに変化する視点を使用して3D構造を回復する手法を学びます。 このコースは、特にコンピュータビジョンや3Dモデリングに興味のある方にとって、非常に有用で魅力的です。各モジュールは明確に構造化されており、実践的な演習も豊富です。 私は自分自身もこのコースを受講しましたが、講師の質と教材の内容に大満足でした。単にテキストを読むだけでなく、実践的なプロジェクトを通じて学べるため、知識が身に付きやすいです。 3D技術に基づくキャリアを目指す方や、趣味で学びたい方にも特におすすめです。是非、みなさんもこのコースを受講してみてください!自分のビジュアルアートやCGプロジェクトに、新たな視点をもたらしてくれることでしょう。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/3d-reconstruction-multiple-viewpoints

自動運転車のための視覚認識コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars 自動運転車のための視覚認識コースレビュー こんにちは、皆さん!今日はCourseraの「自動運転車のための視覚認識」という素晴らしいコースをご紹介します。このコースは、トロント大学による自動運転車専門講座の第3弾で、自動運転技術における視覚認識の基礎を学ぶことができます。 このコースでは、静的および動的な物体検出の主要な認識タスクを紹介し、自動運転車に必要なコンピュータビジョン手法を幅広く概観します。コースを修了する頃には、ピンホールカメラモデルを使いこなし、内因性および外因性のカメラキャリブレーションを実行し、画像の特徴を検出、記述、マッチングする能力が身につきます。 コース内容の概要 コースは、以下の6つのモジュールから構成されています: 3Dコンピュータビジョンの基礎 – カメラモデルとそのキャリブレーション、モノキュラーおよびステレオビジョンなどの基本概念を学びます。 視覚特徴 – 検出、記述、マッチング – 動きの追跡やマップ上の場所認識に必要な特徴を扱います。 フィードフォワードニューラルネットワーク – 自動運転のためのディープラーニングの基本概念を紹介します。 2D物体検出 – 自動運転での重要な物体検出技術を学びます。 セマンティックセグメンテーション – 画像のピクセルに有用なラベルを関連付ける手法を紹介します。 実践編 – 走行可能領域における動的物体の認識 – 衝突警告システムの実装を行います。…