まぬある

(Computer Vision|Remote Sensing|Deep Learning) Engineer / SatAI.challenge / 🍞 / zenn: / GitHub:

[まぬある @lTlanual]

VSCode用のカラーテーマを生成AIを用いて作成しました。
元々使用していたicebergとOne Dark Flatland Monokaiをベースに日本の伝統的な色を割り当てたものとなります。
https://t.co/BIrTQ8FwNx

[まぬある @lTlanual]

酉の市きてみた、夜にも来るかもな

[まぬある @lTlanual]

「AIが証明を書くようになったとき、研究者は何をするのか」𠮷田 悠一　国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 教授 https://t.co/Q7HM8QNAp5

[まぬある @lTlanual]

丁寧な暮らし(リモセン屋さんっぽいビール)

[まぬある @lTlanual]

お迎えのため逃げるように退散です

[まぬある @lTlanual]

某カンファ、自分にとっては技術的な話ができるわけでもなくかといってユースケースをきちんと知れるわけでもなかったので、派手にやっていても参加見送り安定かなあ

[まぬある @lTlanual]

丁寧な暮らし

[SatAI.challenge @sataichallenge]

SatelliteFormula: Multi-Modal Symbolic Regression from Remote Sensing Im... https://t.co/4E2ok1NTLa
SatSplat: Geometrically-Accurate Gaussian Splatting for Satellite Imagery https://t.co/uZ5HSVfBKs

スライドを紹介した動画もYoutubeにアップしております。こちらもご参照ください。

[SatAI.challenge @sataichallenge]

SatelliteFormula: Multi-Modal Symbolic Regression from Remote Sensing Imagery for Physics Discovery https://t.co/UZ3BJ9C7od

衛星画像から予測精度の高い数値モデルだけでなく、人間が解釈可能な数式を直接発見するマルチモーダルSymbolic Regression手法を提案した論文です。

[SatAI.challenge @sataichallenge]

第33回SatAI. challenge勉強会の資料をアップロードしました。
今回は3D Gaussian Splatting（3DGS）の衛星画像版と、衛星画像から何かの指標をSymbolic Regression（≒数式）で予測する手法です。

[まぬある @lTlanual]

製造業に結びつけるのであれば、FishEyeやマシンビジョン的なカメラに特化したエンコーダの方がいいのでは？

[Noetra株式会社(ノエトラ) @Noetra_Corp]

初回の記事では、国産マルチモーダルLLMの開発に向けて、画像エンコーダーをゼロから構築した取り組みを紹介しています。

📄 「SigLIP2に匹敵する画像エンコーダーをフルスクラッチで開発した話」
https://t.co/FQDmEXjB7V

ぜひご覧ください。

#Noetra

[まぬある @lTlanual]

知ってる学園の知らない話だ

[小島優介@ハピネスチームビルディングの人 @kojimadev]

本日、三田学園の文化祭で発表させてもらいました

#三田学園 #LT会
https://t.co/UsRAIGVslD

[まぬある @lTlanual]

丁寧な暮らし

[まぬある @lTlanual]

アパミュージアム、トンチキとトンチキじゃないのが両方あって得点高い

[まぬある @lTlanual]

丁寧な暮らし

[まぬある @lTlanual]

書類は踊る、されど進まず

[まぬある @lTlanual]

しまった、今日がハロウィンのピークか（無事に帰られるだろうか）

[まぬある @lTlanual]

知ってる話の知らないリリースを観測

[まぬある @lTlanual]

21_21 designでやってるJAXAの展示見に行こうと思ったけど、今日火曜日でしたね(休館日)