石田 岳志

職歴

CyberAgent AI Lab

2024年7月 -

Tier IV, Inc.

車両の自己位置推定の研究開発

  • Visual SLAM 技術の調査と実装

  • 難しい環境を対象とした位置推定アルゴリズムの開発

2020年7月 - 2024年6月

未踏プロジェクト

Visual SLAMフレームワークの開発
2019年4月 - 2020年3月

株式会社ディー・エヌ・エー

コンピュータビジョンに関連する手法の調査と実装
2018年4月 - 2020年3月
アルバイト

クックパッド株式会社

料理画像から具材を推定する手法の開発
2016年12月 - 2017年7月
アルバイト

株式会社ウサギィ

コンピュータビジョンや自然言語処理におけるさまざまな手法の調査と実装
2014年5月 - 2017年1月
アルバイト

学歴

東京高専 専攻科 機械情報システム工学専攻
2017年4月 - 2019年3月
フィンランド メトロポリア応用科学大学 (交換留学)
2017年8月 - 2017年12月
東京高専 情報工学科
2012年4月 - 2017年3月

特許

特許6306770

料理に用いられている具材を料理画像から推定する手法

成果物

icp_rust

_images/icp.gif
ICP (Iterative Closest Point) の Rust による実装。
TIER IV で開発中の OS の上で動かすことを目的としているが、Linux でも動作する。

YDLiDAR Driver

手のひらサイズの小型な LiDAR である YDLiDAR T-mini Pro の Rust 製ドライバ。

https://raw.githubusercontent.com/tier4/ydlidar_driver/main/images/plot_scan.gif

LOAM (Refactored version)

LiDAR ベースの SLAM アルゴリズムである LOAM [8] [9] をリファクタリングしたもの。
自動運転用 OSS である Autoware と統合して動かすことを目的としている。
LiDAR スキャンから構造特徴を抽出する処理をオリジナルの実装よりも高速化している。

Tadataka

 Visual Odometry のアルゴリズムを複数実装したパッケージ。RGB-D カメラ向けのオドメトリ推定アルゴリズムと、特徴点ベースの単眼カメラ向けオドメトリ推定システムを使うことができる。

DVO (Dense Visual Odometry) [5] [2]

 深度情報および画像の輝度情報からカメラの移動経路を推定できる。

特徴点ベースのVisual Odometry

 単眼RGB画像列のみから3次元地図とカメラの軌跡を推定できる。


RoadDamageDetector

_images/road-damage-1.png
SSD (Single Shot Multibox Detector) [3] によって道路のひび割れや損傷を検出できる。
Maeda らの研究 [7] を追証している。詳細な解説は Qiita に掲載されている。

SBA

高効率な3次元復元アルゴリズム Sparse Bundle Adjustment (SBA) [4] を Python で実装した。

Tomasi-Kanade

_images/tomasi-kanade-output-2.png
Tomasi-Kanade法 [6] による3次元復元の実装。
正投影カメラモデルを用いるので、実世界のアプリケーションとしては利用範囲が限定されるものの、SVDによって高速に3次元復元を実行できる。

Bilinear-Interpolation-SIMD

画像の画素補間に用いられるアルゴリズム Bilinear Interpolation を SIMD を用いて実装した。

PCANet

_images/pcanet.png
 PCANet [1] はネットワークの重みを PCA で計算することで高速にバッチ学習できるニューラルネットワークである。このネットワークは Pooling 層でヒストグラム計算を行っており、これが実行速度のボトルネックとなっていた。
 この問題を解消するため、私はヒストグラム計算を CuPy で GPU 向けに実装した。計算を並列化したことで実行速度も大幅に向上した。CuPy開発者の方々の協力もあり、これは後に CuPy 本体にマージされている。 #298

Ensemble PCANet

PCANet をアンサンブル学習することで分類器の性能向上を図った。また、これを研究成果として JSAI 2017 で発表した。

DTrie

簡潔データ構造 Trie のD言語による実装。
かな漢字変換で使う辞書を少ないメモリで保持するために実装した。

SCW

オンライン教師あり線形分類器 SCW (Soft Confidence-Weighted Learning) の実装 [10]

Qiita

執筆

発表資料

リンク

References