2021年12月4日
深層学習による遊泳動作解析のための3DCGモデルを用いた学習データ構築
オープンCAEシンポジウム2021
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- 開催年月日
- 2021年12月2日 - 2021年12月4日
- 記述言語
- 日本語
- 会議種別
- シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
- 主催者
- オープンCAE学会
- 開催地
- オンライン
魚類の遊泳動作の解析によって、バイオミメティクスの視点による工学応用の知見の発見が期待できる。本研究では、深層学習を用いて映像内の魚類の遊泳動作を自動で定量化することを目的とする。一方、これまでの深層学習オープンソースは解析対象を手動でラベル付けした学習データを必要とするが、マンタ類はヒレ形状や動作が複雑なため手動での学習データの作成が難しいという問題があった。そこで本研究では、マンタの3DCG遊泳モデルを作成することで、学習データの自動生成を行った。また、作成した学習データを用いて深層学習を行い、実物のマンタ映像の動きを定量化することで手法の有効性を検証した。