論文調査/追試
ロバストな点群の部分対部分レジストレーションの提案のために"PointNetLK"や"TEASER","MaskNet"などの論文を通読し追実験を行なって検証した。また、それらの既存手法のロバスト性を検証するためにModelNet40やStanfordBunnyなどのデータセットを用いて部分対部分レジストレーションを検証した。
山崎 慎之介
ギリア株式会社 / AI開発課東京都
Discover companies you will love
山崎 慎之介
ギリア株式会社 / AI開発課
無駄をなくすために全力を尽くす
私の人生のモットーは「『面倒臭い』を解消するためには時間をかける」です．
Personal Achievements
Personal Achievements
Personal Achievements
Ambition
In the future
機械学習x〇〇のように，人間がやるにはあまりに時間がかかるような業務の効率化や，人間には認知し得ないデータから得られる情報を駆使した課題解決に興味があります．
ギリア株式会社2 years
AI開発課(Intern)Present
- Present
東京理科大学大学院/Tokyo University of Science2 years
工学研究科情報工学専攻
-
Low-OverLapな点群に対する高精度なレジストレーション
/assets/images/8475/original/da545a21-0171-48c4-a337-fc10e5c12d2f.jpeg?1445925199){kind=avatar}
ヤフー株式会社
一般(Intern)
ヤフーのAIプラットフォームを使って機械学習パイプラインの構築に挑戦
Hidden: Education and Experience
View 山崎 慎之介's
Full Profile
This information is visible only to Wantedly users or the user’s connections
View past posts
View mutual connections
View 山崎 慎之介's full profile
Skills
Accomplishments / Portfolio