【HoloLens開発】ユニティちゃんとHoloLensで戯れる - シェアリング編2 -

前回、2台のHoloLensで同じユニティちゃんを見られるようにしました。今回は予定よりだいぶ遅くなりましたが、2台のHoloLensでそれぞれ生成したユニティちゃんを1台の端末から見られるようにしたいと思います。

VoxcelChain ３次元畳み込みニューラルネットワークを使ったディープラーニング (深層学習)｜Chainerによる３次元形状の認識

図1 VoxcelChainの概念図

ソースコードはGithubにあります（ページ下部のリンク先参照）。

はじめに

オブジェクトの認識はロボットが現実の環境のなかで自律的に行動できるためには重要な技術です。LiDARやRGBDカメラといったセンシング技術はロボットにとって必要な豊富な３D情報を提供する重要な技術となっています。しかしながらこの情報は大量のPointCloudデータであり、効率的に処理するのは難しいのが現状です。本稿では「VoxcelChain」を提案します。VoxcelChainはディープラーニング（深層学習）による３次元形状の畳み込みニューラルネットワークを利用することにより、この問題を解決します。

VoxcelChain

VoxcelChainとはディープラーニング (深層学習)を使用た３次元形状の一般物体認識プログラムです。VoxcelChainは３次元畳み込みニューラルネットワークで、畳み込み層とプーリング層の２種類の層を交互に積み重ねたフィードフォワード型のニューラルネットワークです。