LiDAR強度を用いた教師なし固有画像分解（Unsupervised Intrinsic Image Decomposition with LiDAR Intensity）

田中専務

拓海先生、最近部下から『画像の明るさと素材を分けて解析できる新しい手法がある』と言われまして。現場で使えるんでしょうか。要点を教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！今回の研究はLiDARの『強度（intensity）』を使って、写真から『色（反射率）』と『陰影（シェード）』を分ける試みです。難しい話を先にすると混乱するので、まずは結論だけ。結論は三つに要約できますよ。

田中専務

三つですか。投資対効果の観点で簡潔にお願いします。現場は屋外のコンクリートや壁が多いのです。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒に整理できますよ。要点は、1) LiDAR強度情報を教師なし学習に組み込むことで基準（尺度）を与えた、2) 欠損しやすいLiDAR強度を補完する専用モジュールを作った、3) 従来の教師なし方式を上回り、場合によっては教師ありに近い性能を出せた、です。現場のコンクリートのような無彩色領域では特に有効である可能性が高いです。

田中専務

なるほど。ところで「LiDARの強度」って現場ではどういう値なんですか？うちの現場データで使えるものなんでしょうか。

AIメンター拓海

良い質問です。LiDAR（Light Detection and Ranging, LiDAR、光による距離測定）の強度は、レーザーが反射して返ってくるエコーの強さを示す数値です。距離そのものではなく、物体表面の反射性や角度に依存する情報で、写真の明るさと関連性があります。つまり、

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MF-JMoDL-Net: 方位アンダーサンプリングパターン設計と希薄合成開口レーダ（SAR）画像における曖昧性抑制のための深層ネットワーク（MF-JMoDL-Net: A Deep N... 前の記事 マルチモーダル相互融合モデルによるリンク予測 — IMF: Interactive Multimodal Fusion Model for Link Prediction 次の記事

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