簡易体積算出アルゴリズムの再考
前回までの簡易体積算出プログラムは簡易性と先進性において欠点があったため、方針を再考したいと思います。
条件として、スマホ等のカメラ撮影のみで完結し、チェスボードやブロックなどの基準オブジェクトを必要としない手法を考えないといけません。
この条件で実現するとなると、下記の2つが考えられます。 1. 幾何学的アプローチ 2. Data-drivenなアプローチ
これまでは幾何学的アプローチを試行してきましたが、結果としていずれも求める精度を発揮できず、実用上問題があったため、Data-drivenなアプローチで試行したいと思います。
具体的には、入力データを様々な角度・製品・光度として、ネット上や自宅で撮影できる身の回りの家電の品番と画像を収集し、品番から体積を導いた結果を教師データとして小さなデータセットを作成します。
構想
構想を簡単に図示すると、図1の通りになります。
近年では単眼カメラによる深度マップ予測が盛んに研究されており、CNNによる2D→3Dの理解が不可能ではないと言われていることから、CNNによる体積算出も同様であると考えられます。
そこで、まずはに図1のように大型家電をトリミングしたのちに単純なCNNで出力を体積にして学習させ、精度や実現可能性について考察したいと思います。
学習データは100枚を目標に作成します。
