内容

目次

第1章　Vision and Language 1.1　V&Lの研究課題 1.2　V&Lの難しさ 1.3　V&Lを支える基礎技術 1.4　V&Lの深層学習モデルの概観：一方向型と双方向型のモデル 1.5　近年の新しいパラダイム：TransformerとBERTによる大規模事前学習モデル 1.6　BERT型のV&L事前学習モデル 1.7　おわりに 第2章　Visual SLAM 2.1　画像を用いた空間認識の必要性 2.2　Visual SLAMの概要 2.3　3次元復元の予備知識 2.4　特徴点ベースのVisual SLAMの基礎 2.5　今後の展開 第3章　CMOSイメージセンサ 3.1　完全電荷転送とCMOSイメージセンサ 3.2　マルチタップ電荷変調器 3.3　時分割多重イメージングによるアクティブイメージングへの応用 3.4　符号化露光による時間・空間の圧縮 3.5　おわりに 第4章　微分可能レンダリング 4.1　微分可能レンダリングの考え方 4.2　深層学習と微分可能プログラミング 4.3　微分可能レンダリングの代表的な応用 4.4　微分可能レンダリングの仕組み 4.5　微分可能レンダリングを使う 4.6　おわりに 索引