1未満 分で読了
0 views

外科用器具のゼロショット6自由度姿勢推定

(SurgPose: Generalisable Surgical Instrument Pose Estimation using Zero-Shot Learning and Stereo Vision)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部署で「外科ロボットの映像解析でAIを使えるか」と聞かれて、正直ついていけないのです。今回の論文は外科用具の位置を当てる話だと聞きましたが、現場で何が変わるのか端的に教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!結論を先に言うと、この研究は「見たことのない手術器具でもカメラ映像だけで正確に6自由度(6DoF:6 Degrees of Freedom)姿勢推定できる可能性」を示しているんですよ。現場ではセンサー追加や器具ごとの学習データを用意する手間を大幅に減らせるんです。

田中専務

それは要するに、器具ごとにマーカーを付けたり、深度センサーを追加したりしなくても運用できるということですか。投資対効果の観点で、センサーを買い替える必要が減るなら興味深いです。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つです。第一にzero-shot(zero-shot:学習データにない対象でも推定する技術)の応用で未知器具に対応できること、第二にRGB-D(RGB-D:カラー画像と深度情報)を

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
因果推定のための重要度重み付き拡散蒸留
(A Generative Framework for Causal Estimation via Importance-Weighted Diffusion Distillation)
次の記事
安定性と収束を制御する:減衰する正則化を用いた確率的勾配降下法の解析
(Controlling the Flow: Stability and Convergence for Stochastic Gradient Descent with Decaying Regularization)
関連記事
物体の変形と接触パッチの統合推定
(Integrated Object Deformation and Contact Patch Estimation from Visuo-Tactile Feedback)
部分的に観測される環境における表現学習とセンサーモーター予測
(Representation Learning in Partially Observable Environments using Sensorimotor Prediction)
弱い信号から情報を引き出す深層デノイザー
(Revealing Information from Weak Signal in Electron Energy-Loss Spectroscopy with a Deep Denoiser)
AdaShiftが示した「適応学習率の再考」—Adamの非収束問題を時間ずらしで解く
(ADASHIFT: DECORRELATION AND CONVERGENCE OF ADAPTIVE LEARNING RATE METHODS)
価値のモデルベース知識的不確実性を使ったリスク対応方策最適化
(Model-Based Epistemic Variance of Values for Risk-Aware Policy Optimization)
順序付けられた結果を持つ最適動的治療レジームの推定のためのベイジアン機械学習
(Bayesian Machine Learning for Estimating Optimal Dynamic Treatment Regimes with Ordinal Outcomes)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む