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Sadao Tokuyama

@tokufxug • 10,699 subscribers

ARアプリ開発の仕事やってます。Apple Vision ProやAndroid XRなど空間コンピュータやARグラスやAIなどの情報も発信中。 Apple Vision Pro の技術記事200本以上投稿。開発実績：https://t.co/lopumZNfIQ

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YOLO26＋ByteTrackでリンゴの品質判定と個体カウント🍎🏭 🔹リンゴを個別に検出・追跡し、正常品と損傷品を分類 🔹進行方向を考慮したライン通過判定で重複カウントを防止 🔹フレーム間の多数決で判定を安定化し、品質別の個数・割合を表示開発：Muhammad Rahman Shahid氏情報元はリプ欄。

YOLO26＋ByteTrackでリンゴの品質判定と個体カウント🍎🏭 🔹リンゴを個別に検出・追跡し、正常品と損傷品を分類 🔹進行方向を考慮したライン通過判定で重複カウントを防止 🔹フレーム間の多数決で判定を安定化し、品質別の個数・割合を表示開発：Muhammad Rahman Shahid氏情報元はリプ欄。

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オランダの博物館で、何世紀も前の手の手術がどのようなものだったかを、自分の手を通して体験できるデモが公開。高価ではないシンプルな技術が使われており、自分の手を使って、疑似体験による解剖学を学べることができます。（詳細はリプ欄）

オランダの博物館で、何世紀も前の手の手術がどのようなものだったかを、自分の手を通して体験できるデモが公開。高価ではないシンプルな技術が使われており、自分の手を使って、疑似体験による解剖学を学べることができます。（詳細はリプ欄）

2,408,741 просмотров

LAYRS: Amsterdam：19.2万棟の建物を3Dマップ化 🏙️ 🔹建築年ごとに色分けし、街の発展を可視化 🔹歴史上の居住者、街頭アート、第二次世界大戦の被害などをレイヤー表示 🔹各建物の解説に出典を付記。オープンソースで、歴史情報の追加も可能 Alex Barakov氏による開発。情報元はリプ欄。

LAYRS: Amsterdam：19.2万棟の建物を3Dマップ化 🏙️ 🔹建築年ごとに色分けし、街の発展を可視化 🔹歴史上の居住者、街頭アート、第二次世界大戦の被害などをレイヤー表示 🔹各建物の解説に出典を付記。オープンソースで、歴史情報の追加も可能 Alex Barakov氏による開発。情報元はリプ欄。

29,759 просмотров

高反射オブジェクトの3DGS「フローター（ノイズのように浮く粒）」を抑えるDAVINCI 🔹Killian Rando氏が開発 🔹メッシュ＋拡散・反射成分を分離学習 🔹異方性・球面ボロノイ＋NASGaborで外観を表現 🔹3DGSより高PSNR、容量は4分の1 🔹ラスタライズでリアルタイム描画情報元はリプ欄。

高反射オブジェクトの3DGS「フローター（ノイズのように浮く粒）」を抑えるDAVINCI 🔹Killian Rando氏が開発 🔹メッシュ＋拡散・反射成分を分離学習 🔹異方性・球面ボロノイ＋NASGaborで外観を表現 🔹3DGSより高PSNR、容量は4分の1 🔹ラスタライズでリアルタイム描画情報元はリプ欄。

65,780 просмотров

AppleがGoogleに先んじて3D Gaussian Splatting（3DGS）をApple Mapsに導入。航空写真とAIモデルを組み合わせ、従来の歪んだ3D地図とは一線を画す、一本の木からビルのガラスの反射まで破綻のない超高精度な都市レンダリングを「フライオーバー」機能で実現。#wwdc26

AppleがGoogleに先んじて3D Gaussian Splatting（3DGS）をApple Mapsに導入。航空写真とAIモデルを組み合わせ、従来の歪んだ3D地図とは一線を画す、一本の木からビルのガラスの反射まで破綻のない超高精度な都市レンダリングを「フライオーバー」機能で実現。#wwdc26

203,165 просмотров

Python不要で動作する、C++製のリアルタイム3D全身ポーズ推定エンジン「SAM3DBody-cpp」。カメラ映像から全身・両手70箇所の関節と3Dメッシュを高速出力します。超軽量なC言語APIで他言語への組み込みも容易。ロボティクスやモーションキャプチャの開発者の活用に期待されたプロジェクトです。

Python不要で動作する、C++製のリアルタイム3D全身ポーズ推定エンジン「SAM3DBody-cpp」。カメラ映像から全身・両手70箇所の関節と3Dメッシュを高速出力します。超軽量なC言語APIで他言語への組み込みも容易。ロボティクスやモーションキャプチャの開発者の活用に期待されたプロジェクトです。

207,116 просмотров

AI生成映像で高齢者の転倒シーンを再現し、転倒検知を検証👴🤖 🔹歩行器を使う高齢者の転倒をAIでシミュレーション 🔹カメラ角度や照明、歩行器などの条件を変えて検証 🔹姿勢推定やオプティカルフローで転倒時の動きを評価 Jorge Guevaraさんの開発・検証。情報元はリプ欄。

AI生成映像で高齢者の転倒シーンを再現し、転倒検知を検証👴🤖 🔹歩行器を使う高齢者の転倒をAIでシミュレーション 🔹カメラ角度や照明、歩行器などの条件を変えて検証 🔹姿勢推定やオプティカルフローで転倒時の動きを評価 Jorge Guevaraさんの開発・検証。情報元はリプ欄。

26,509 просмотров

AIエンジニアのViet Nguyen氏が、手のジェスチャーで顔を16種類のスタイルへ一瞬で変身させる個人プロジェクトを公開。 MediaPipeで指先を検出・追跡し、軽量で高速な「FLUX.2 [klein] 4B」を用いて画像を生み出す、対話型システム。詳細はリプ欄。

AIエンジニアのViet Nguyen氏が、手のジェスチャーで顔を16種類のスタイルへ一瞬で変身させる個人プロジェクトを公開。 MediaPipeで指先を検出・追跡し、軽量で高速な「FLUX.2 [klein] 4B」を用いて画像を生み出す、対話型システム。詳細はリプ欄。

126,741 просмотров

AIメガネのMeta Ray-BanでVPS（カメラで場所を正確に把握する技術）が可能に。高精度な音声ナビや配車位置特定、複数人での位置共有が可能に。 VPSによる正確な位置の認識により、必要な時と場所で適切なデジタル情報を正確に表示する、新しい空間体験が可能になります。

AIメガネのMeta Ray-BanでVPS（カメラで場所を正確に把握する技術）が可能に。高精度な音声ナビや配車位置特定、複数人での位置共有が可能に。 VPSによる正確な位置の認識により、必要な時と場所で適切なデジタル情報を正確に表示する、新しい空間体験が可能になります。

159,225 просмотров

生成AIやバイブコーディングではなく、シンプルな物理・数学計算で波動を再現したアニメーション。リアルタイム／オフライン双方に応用が可能。解説記事と実験用MaxScriptサンプルはリプ欄

生成AIやバイブコーディングではなく、シンプルな物理・数学計算で波動を再現したアニメーション。リアルタイム／オフライン双方に応用が可能。解説記事と実験用MaxScriptサンプルはリプ欄

71,536 просмотров

スマホ1台で、筋肉の動きまで視覚化する時代へ。「OpenCap Monocular」いままで複数カメラとPCが必須だった3D動作分析が、iPhone1台・わずか2分で完結。物理演算とMLの融合で、地面反力や関節モーメントまで算出。研究室の精度が、ついにポケットサイズに。

スマホ1台で、筋肉の動きまで視覚化する時代へ。「OpenCap Monocular」いままで複数カメラとPCが必須だった3D動作分析が、iPhone1台・わずか2分で完結。物理演算とMLの融合で、地面反力や関節モーメントまで算出。研究室の精度が、ついにポケットサイズに。

166,993 просмотров

カメラ映像でランニングフォームを分析🏃‍♂️📊 🔹Jeremy Park氏が膝の形状・足首の軌跡を可視化 🔹足の出しすぎや疲労によるフォーム変化を分析 🔹ViTPose+ Largeを使用し、コードをGitHub公開情報元はリプ欄。

カメラ映像でランニングフォームを分析🏃‍♂️📊 🔹Jeremy Park氏が膝の形状・足首の軌跡を可視化 🔹足の出しすぎや疲労によるフォーム変化を分析 🔹ViTPose+ Largeを使用し、コードをGitHub公開情報元はリプ欄。

38,389 просмотров

単眼動画から3D動作を復元「GVHMR」 🔹重力と視線軸の座標系で位置の曖昧さを解消 🔹フレーム毎の推定で時間経過による誤差を回避 🔹1台のカメラ映像から3D動作を抽出可能単眼映像から高精度な動作を復元。情報元はリプ欄。

単眼動画から3D動作を復元「GVHMR」 🔹重力と視線軸の座標系で位置の曖昧さを解消 🔹フレーム毎の推定で時間経過による誤差を回避 🔹1台のカメラ映像から3D動作を抽出可能単眼映像から高精度な動作を復元。情報元はリプ欄。

38,655 просмотров

単眼RGB映像のみで屋内の物体を長期的に追跡・再識別する技術「REMIND」。カメラ姿勢や深度は不要で、独自のメモリと空間文脈により視点や照度が変わってもIDを安定維持します。判断が曖昧な時はID割り当てを一時保留する安全機構も備えています。詳細はリプ欄。

単眼RGB映像のみで屋内の物体を長期的に追跡・再識別する技術「REMIND」。カメラ姿勢や深度は不要で、独自のメモリと空間文脈により視点や照度が変わってもIDを安定維持します。判断が曖昧な時はID割り当てを一時保留する安全機構も備えています。詳細はリプ欄。

53,880 просмотров

NVIDIAの人間3Dモデル「SOMA-X v0.2」が公開。 1つの骨組みであらゆる体型を表現でき、ロボットや物理AIに最適。関節のねじれ補正による自然な変形、骨の自動スケール、高度な姿勢反転、超軽量データを備えてます。 Apache 2.0でオープンソース化されてます。（詳細はリプ欄）

NVIDIAの人間3Dモデル「SOMA-X v0.2」が公開。 1つの骨組みであらゆる体型を表現でき、ロボットや物理AIに最適。関節のねじれ補正による自然な変形、骨の自動スケール、高度な姿勢反転、超軽量データを備えてます。 Apache 2.0でオープンソース化されてます。（詳細はリプ欄）

65,738 просмотров

粒子形状で砂の挙動を再現する物理シミュレーション 🔹粒子の形状変化（突起等）で流動から強固な結合まで再現 🔹ミクロな粒子計算から全体の物性を導く数値均質化手法を開発 🔹計算負荷を劇的に削減し大規模な砂の挙動を高速化砂の高精度かつ軽量な物理シミュレーションを実現。情報元はリプ欄。

粒子形状で砂の挙動を再現する物理シミュレーション 🔹粒子の形状変化（突起等）で流動から強固な結合まで再現 🔹ミクロな粒子計算から全体の物性を導く数値均質化手法を開発 🔹計算負荷を劇的に削減し大規模な砂の挙動を高速化砂の高精度かつ軽量な物理シミュレーションを実現。情報元はリプ欄。

35,941 просмотров

エジプト発の医療AI「HUMDT」が革新的。 NVIDIAの技術を活用し、患者個人の3Dデジタルツインを生成。先進技術（AI・VR・AR）により正確な組織モデルを再現します。 AIの意思決定支援やロボット手術の自動化で、医療ミスと訓練コストを削減。詳細はリプ欄。

エジプト発の医療AI「HUMDT」が革新的。 NVIDIAの技術を活用し、患者個人の3Dデジタルツインを生成。先進技術（AI・VR・AR）により正確な組織モデルを再現します。 AIの意思決定支援やロボット手術の自動化で、医療ミスと訓練コストを削減。詳細はリプ欄。

60,027 просмотров

ECCV2026で発表されるマーカーレス動作解析「B3D」🏃‍♂️ 🔹SAM 3D Bodyからバイオメカニクス用ヘッドを蒸留 🔹臨床コホートで評価 🔹PBLに迫る精度を約2桁高速化 🔹OpenCapやHMSRを上回る性能 PBLには精度で及ばないものの、高精度と高速処理を両立した研究。情報元はリプ欄。

ECCV2026で発表されるマーカーレス動作解析「B3D」🏃‍♂️ 🔹SAM 3D Bodyからバイオメカニクス用ヘッドを蒸留 🔹臨床コホートで評価 🔹PBLに迫る精度を約2桁高速化 🔹OpenCapやHMSRを上回る性能 PBLには精度で及ばないものの、高精度と高速処理を両立した研究。情報元はリプ欄。

20,387 просмотров

VFX向けのボディトラッキングを自動化するDepth Track Studio 🔹人物のボディトラッキング・ロトメーション 🔹カメラトラッキングにも対応 🔹Mayaに加え3DEqualizer用プラグインも開発中開発：Osama Abozed 情報元はリプ欄。

VFX向けのボディトラッキングを自動化するDepth Track Studio 🔹人物のボディトラッキング・ロトメーション 🔹カメラトラッキングにも対応 🔹Mayaに加え3DEqualizer用プラグインも開発中開発：Osama Abozed 情報元はリプ欄。

11,483 просмотров

MITライセンスのオープンソース・センシング基盤「OctoSense」が公開。 LiDAR、熱・イベントカメラ、車やロボットの車両データ等を時間同期して取得可能。都市や高速道路での合計59時間分に及ぶ、世界最大級の走行・歩行センサーデータセットも提供される。詳細はリプ欄。

MITライセンスのオープンソース・センシング基盤「OctoSense」が公開。 LiDAR、熱・イベントカメラ、車やロボットの車両データ等を時間同期して取得可能。都市や高速道路での合計59時間分に及ぶ、世界最大級の走行・歩行センサーデータセットも提供される。詳細はリプ欄。

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防犯カメラの映像から飲食店のテーブル稼働状況を可視化 🔹YOLO26xで人物を検知し、手動設定したテーブル区域に対応付け 🔹1.5秒以上の滞留で着席と判定し、テーブルごとの利用時間を計測 🔹空席・利用中の状態、稼働率、滞在時間をダッシュボードに表示 Abdul Ahad Raza氏が開発。情報元はリプ欄。

防犯カメラの映像から飲食店のテーブル稼働状況を可視化 🔹YOLO26xで人物を検知し、手動設定したテーブル区域に対応付け 🔹1.5秒以上の滞留で着席と判定し、テーブルごとの利用時間を計測 🔹空席・利用中の状態、稼働率、滞在時間をダッシュボードに表示 Abdul Ahad Raza氏が開発。情報元はリプ欄。

119,096 просмотров • 7 дней назад

映像から見えない筋肉の動きを推定する「SOMA v2」公開🩻 🔹RGB映像から皮膚の下にある筋肉の変形を推定 🔹SKIM v2でデータセットや骨格リグを改善 🔹従来のLBSと比べマーカー誤差58%減。筋肉と皮膚の衝突率は0.06%と報告開発者：Eduardo Alvarado氏らコード・データ公開中。情報元はリプ欄。

映像から見えない筋肉の動きを推定する「SOMA v2」公開🩻 🔹RGB映像から皮膚の下にある筋肉の変形を推定 🔹SKIM v2でデータセットや骨格リグを改善 🔹従来のLBSと比べマーカー誤差58%減。筋肉と皮膚の衝突率は0.06%と報告開発者：Eduardo Alvarado氏らコード・データ公開中。情報元はリプ欄。

24,786 просмотров • 1 день назад

Meta Quest 3/3sの新機能のバーチャルキーボード机を叩くだけで入力や操作が可能。指が隠れても正確に認識する応答の速さや、微細なスクロールにも反応するタッチパッド機能はSF映画さながらです。触感はないものの、物理的なデバイスなしでウェブ閲覧が完結する新体験を提供しています。

Meta Quest 3/3sの新機能のバーチャルキーボード机を叩くだけで入力や操作が可能。指が隠れても正確に認識する応答の速さや、微細なスクロールにも反応するタッチパッド機能はSF映画さながらです。触感はないものの、物理的なデバイスなしでウェブ閲覧が完結する新体験を提供しています。

1,244,323 просмотров • 5 месяцев назад

Higgsfieldが画像上に線を引くだけでカメラワークを指定できる新機能（Seedance 2.5）のデモを公開🎥✨ 🔹描いた軌跡通りにカメラが追従（モナリザの周囲を回る動き等） 🔹角度や速度を長文テキストで指示する手間が不要に 🔹Seedance 2.0/2.5の4K無制限キャンペーンも実施中情報元はリプ欄。

Higgsfieldが画像上に線を引くだけでカメラワークを指定できる新機能（Seedance 2.5）のデモを公開🎥✨ 🔹描いた軌跡通りにカメラが追従（モナリザの周囲を回る動き等） 🔹角度や速度を長文テキストで指示する手間が不要に 🔹Seedance 2.0/2.5の4K無制限キャンペーンも実施中情報元はリプ欄。

445,820 просмотров • 2 месяцев назад

HTMLを直接3Dの質感として描画できる新機能「html-in-canvas」複雑な操作画面をWebブラウザの標準機能でそのまま3D空間へ配置できます。現在はChromeの試験運用機能ですが、Web3DのUI制作を劇的に効率化する可能性を秘めた期待の技術です。

HTMLを直接3Dの質感として描画できる新機能「html-in-canvas」複雑な操作画面をWebブラウザの標準機能でそのまま3D空間へ配置できます。現在はChromeの試験運用機能ですが、Web3DのUI制作を劇的に効率化する可能性を秘めた期待の技術です。

538,628 просмотров • 6 месяцев назад

ついにRay-Ban Metaが日本上陸決定！🇯🇵 度付き対応の新モデルが発表。視界に入る食事をAIが自動で記録し、LINEやWebもハンズフリーで完結。米国等では4/14発売、日本も「数ヶ月以内」に発売予定。 500ドル〜。翻訳も日本語対応へ。SFの日常がすぐそこに。

ついにRay-Ban Metaが日本上陸決定！🇯🇵 度付き対応の新モデルが発表。視界に入る食事をAIが自動で記録し、LINEやWebもハンズフリーで完結。米国等では4/14発売、日本も「数ヶ月以内」に発売予定。 500ドル〜。翻訳も日本語対応へ。SFの日常がすぐそこに。

526,826 просмотров • 6 месяцев назад

ブラウザ上で2D洪水シミュレーションを実行🌊 🔹オープンソースの openswmm.engine を活用 🔹PCのローカルGPUで計算し、外部サーバーへのデータ送信は不要 🔹高価な専用ソフトなしで洪水・排水解析を試せる可能性現在は試作段階。アプリは近日公開予定。投稿：Luke Butler氏情報元はリプ欄。

ブラウザ上で2D洪水シミュレーションを実行🌊 🔹オープンソースの openswmm.engine を活用 🔹PCのローカルGPUで計算し、外部サーバーへのデータ送信は不要 🔹高価な専用ソフトなしで洪水・排水解析を試せる可能性現在は試作段階。アプリは近日公開予定。投稿：Luke Butler氏情報元はリプ欄。

37,483 просмотров • 12 дней назад

AIを用いた線路上の障害物検知デモ。標準のYOLOモデル（人や車両用）と倒木特化のカスタムYOLOモデルを組み合わせ、障害物を検知。線路領域（ROI）のみを対象に処理。制動距離を考慮した実用化には他システムとの統合が必要だが、本件はAI認識部分の検証を目的としている。詳細はリプ欄。

AIを用いた線路上の障害物検知デモ。標準のYOLOモデル（人や車両用）と倒木特化のカスタムYOLOモデルを組み合わせ、障害物を検知。線路領域（ROI）のみを対象に処理。制動距離を考慮した実用化には他システムとの統合が必要だが、本件はAI認識部分の検証を目的としている。詳細はリプ欄。

187,683 просмотров • 3 месяцев назад

Dense4D：身体・服・髪を追跡する4D AI 🧍 🔹単眼RGB画像から人体テンプレートなしで身体・衣服・髪の3D形状を対応付け 🔹HPMで各フレームの表面点を特定し、動きを3D追跡 🔹86秒・1,287フレームを単一の推論処理で解析 Imperial College LondonのRıza Alp Güler氏らが開発。情報元はリプ欄。

Dense4D：身体・服・髪を追跡する4D AI 🧍 🔹単眼RGB画像から人体テンプレートなしで身体・衣服・髪の3D形状を対応付け 🔹HPMで各フレームの表面点を特定し、動きを3D追跡 🔹86秒・1,287フレームを単一の推論処理で解析 Imperial College LondonのRıza Alp Güler氏らが開発。情報元はリプ欄。

14,718 просмотров • 6 дней назад

3D開発者が長年かけて習得した物理演算が、言葉だけで完結。英語の指示から複雑な3Dパーティクルを生成し、Reactやthree.jsのコードを即座に書き出せる無料ツールが登場。数学や物理エンジンの壁が消え、アイデアを即形にできる時代へ。

3D開発者が長年かけて習得した物理演算が、言葉だけで完結。英語の指示から複雑な3Dパーティクルを生成し、Reactやthree.jsのコードを即座に書き出せる無料ツールが登場。数学や物理エンジンの壁が消え、アイデアを即形にできる時代へ。

252,835 просмотров • 5 месяцев назад

拡散Transformerを稠密予測へ転用「Marigold V2」 🔹Qwen-Image-Edit-2509を4-bit量子化＋Rank-128 QLoRAで微調整 🔹深度・法線・アルベドなどを1ステップで推定 🔹単一GPUで数日の学習を実現 STeRとの動画への応用可能性も示唆。情報元はリプ欄。

拡散Transformerを稠密予測へ転用「Marigold V2」 🔹Qwen-Image-Edit-2509を4-bit量子化＋Rank-128 QLoRAで微調整 🔹深度・法線・アルベドなどを1ステップで推定 🔹単一GPUで数日の学習を実現 STeRとの動画への応用可能性も示唆。情報元はリプ欄。

61,045 просмотров • 1 месяц назад

次世代モーションキャプチャ「MAMMA」複数カメラの映像から512箇所の特徴点と「接触」をAIが予測し、複数人の複雑なポーズやハグも高精度に3D復元できます。 iPhoneを4台用意できれば、この環境が実現します。（詳細はリプ欄）

次世代モーションキャプチャ「MAMMA」複数カメラの映像から512箇所の特徴点と「接触」をAIが予測し、複数人の複雑なポーズやハグも高精度に3D復元できます。 iPhoneを4台用意できれば、この環境が実現します。（詳細はリプ欄）

168,303 просмотров • 4 месяцев назад

LLMが遂にテキストを脱皮し「現実世界」の3D空間をガチで理解し始めた。 SpatialLMは3D点群にLLMの推論力を適用し、壁やドアの構造、空間の繋がりを解釈して構造化データを出力する。言語モデルを空間知能へ拡張するブレイクスルー。コードも論文もオープンに公開。

LLMが遂にテキストを脱皮し「現実世界」の3D空間をガチで理解し始めた。 SpatialLMは3D点群にLLMの推論力を適用し、壁やドアの構造、空間の繋がりを解釈して構造化データを出力する。言語モデルを空間知能へ拡張するブレイクスルー。コードも論文もオープンに公開。

228,428 просмотров • 6 месяцев назад

【低コストLiDARマッピング】高価な機器を使わず、10年前の第1世代LiDARを車載し、IMUやGNSS（衛星測位）なしで測定。オーストリア工科大学のSLAMLabにより数分で高品質な3Dマップを構築。黄色い点が代表的なスキャンデータを、それらを結ぶ線が位置補正の計測値を示します。詳細等はリプ欄。

【低コストLiDARマッピング】高価な機器を使わず、10年前の第1世代LiDARを車載し、IMUやGNSS（衛星測位）なしで測定。オーストリア工科大学のSLAMLabにより数分で高品質な3Dマップを構築。黄色い点が代表的なスキャンデータを、それらを結ぶ線が位置補正の計測値を示します。詳細等はリプ欄。

117,986 просмотров • 3 месяцев назад

AI生成映像で高齢者の転倒シーンを再現し、転倒検知を検証👴🤖 🔹歩行器を使う高齢者の転倒をAIでシミュレーション 🔹カメラ角度や照明、歩行器などの条件を変えて検証 🔹姿勢推定やオプティカルフローで転倒時の動きを評価 Jorge Guevaraさんの開発・検証。情報元はリプ欄。

AI生成映像で高齢者の転倒シーンを再現し、転倒検知を検証👴🤖 🔹歩行器を使う高齢者の転倒をAIでシミュレーション 🔹カメラ角度や照明、歩行器などの条件を変えて検証 🔹姿勢推定やオプティカルフローで転倒時の動きを評価 Jorge Guevaraさんの開発・検証。情報元はリプ欄。

26,509 просмотров • 19 дней назад

都市規模の3DGSが圧縮・配信可能に。 3D形式「glTF」正式追加！拡大しても木がブロッコリーにならず、電線も溶けない。地上レベルまで超リアルに再現できるこの圧倒的なキレイさは、まさに未来のGoogle Earthの姿とも言えます。（詳細はリプ欄）

都市規模の3DGSが圧縮・配信可能に。 3D形式「glTF」正式追加！拡大しても木がブロッコリーにならず、電線も溶けない。地上レベルまで超リアルに再現できるこの圧倒的なキレイさは、まさに未来のGoogle Earthの姿とも言えます。（詳細はリプ欄）

134,148 просмотров • 4 месяцев назад

交通カメラ映像を地図上の車両位置へ🚘 🔹ByteTrackで車両を追跡し、軌跡や台数を表示 🔹通常の道路カメラ映像をGoogle Maps上の車両位置に近似変換 🔹交通流の可視化やスマート交通、デジタルツインへの活用を想定今後は位置精度や車線単位の認識、速度推定などを改善。情報元はリプ欄。

交通カメラ映像を地図上の車両位置へ🚘 🔹ByteTrackで車両を追跡し、軌跡や台数を表示 🔹通常の道路カメラ映像をGoogle Maps上の車両位置に近似変換 🔹交通流の可視化やスマート交通、デジタルツインへの活用を想定今後は位置精度や車線単位の認識、速度推定などを改善。情報元はリプ欄。

30,794 просмотров • 29 дней назад

基準局不要で10cm未満の測位「INSLIB」🚀🛰️ 🔹Jan Zwiener氏が開発した3D航法向けC言語ライブラリ 🔹GNSS・IMUなどを融合し、GNSSの遅延も補正 🔹Galileo HAS対応、水平精度10cm未満（1σ）ドローンや組み込み機器の高精度航法に活用可能。情報元はリプ欄。

基準局不要で10cm未満の測位「INSLIB」🚀🛰️ 🔹Jan Zwiener氏が開発した3D航法向けC言語ライブラリ 🔹GNSS・IMUなどを融合し、GNSSの遅延も補正 🔹Galileo HAS対応、水平精度10cm未満（1σ）ドローンや組み込み機器の高精度航法に活用可能。情報元はリプ欄。

37,735 просмотров • 1 месяц назад

3Dスキャンの常識が変わる。最新の「Seen2Scene」は、不完全なスキャンから見えない領域をAIが自動補完し、高精細な3D空間を再構築。実世界のデータから直接学習することで、複雑な配置も現実そのままに再現。現実を丸ごとデジタル化する「世界モデル」の基盤がいよいよ整ってきた。

3Dスキャンの常識が変わる。最新の「Seen2Scene」は、不完全なスキャンから見えない領域をAIが自動補完し、高精細な3D空間を再構築。実世界のデータから直接学習することで、複雑な配置も現実そのままに再現。現実を丸ごとデジタル化する「世界モデル」の基盤がいよいよ整ってきた。

125,657 просмотров • 6 месяцев назад

YOLO-poseでDouble Dutchのジャンプ回数を自動カウント🔥 🔹YOLO-poseで身体のキーポイントを抽出 🔹両足首の高さの差からジャンプ回数をカウント 🔹前後移動による誤カウントも分離 YOLO-pose以外は標準的なアルゴリズムと信号処理。情報元はリプ欄。

YOLO-poseでDouble Dutchのジャンプ回数を自動カウント🔥 🔹YOLO-poseで身体のキーポイントを抽出 🔹両足首の高さの差からジャンプ回数をカウント 🔹前後移動による誤カウントも分離 YOLO-pose以外は標準的なアルゴリズムと信号処理。情報元はリプ欄。

25,295 просмотров • 1 месяц назад