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These applications are realized by redefining the “backward pass” of a 3D mesh renderer and incorporating it into neural networks. Short introduction We propose Neural Renderer. This is a 3D mesh renderer and able to be integrated into neural networks. We applied this renderer to (a) 3D mesh reconstruction from a single image and (b) 2D-to-3D image style transfer and 3D DeepDream. Abstract For mod

ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング 「インド人を右に」問題 インターネットを長く使っている方は、伝説の誤植「インド人を右に」 [1] についてご存知なのではないでしょうか。 「くお〜!! ぶつかる〜!! ここでアクセル全開、インド人を右に!」 この唐突に過ぎる意味不明な「インド人」は「ハンドル」の誤植であり、それはライターの手書きの文字が汚かったために発生したとされています。 …手書きの文字が汚かったとして、どうすれば「ハンドル」が「インド人」になるのか？　従来より、この問題について様々な考察がなされてきました。 ここでは、近年の技術の発展の成果を取り入れ、コンピュータに文字を書かせることによって「ハンドル」から「インド人」への変容についてアプローチしてみたいと思います。 # これは De

Education Ph.D. in Information Science and Technology, the University of Tokyo (Oct 2016 – Sep 2020) M.S. in Information Science and Technology, the University of Tokyo (Apr 2012 – Mar 2014) B.S. in Engineering, the University of Tokyo (Apr 2008 – Mar 2012) Experience Researcher, Preferred Networks, Inc. (Dec 2018 – Present) Engineer, Sony Corp. (Apr 2014 – Nov 2018) Publications Rethinking Direct