XR プラグイン管理システムを使用してプロジェクトを設定する方法については、 Unity プロジェクトを XR 用に設定 を参照してください。 AR Foundation は以下の機能をサポートしています。 AR プラットフォームのサポート. AR Foundation はそれ自体では AR 機能を実装しません。 代わりに、マルチプラットフォーム API を定義し、開発者が複数のプラットフォームで共通の機能を使用することを可能にします。 AR Foundation は、さまざまなプラットフォームで以下の機能をサポートします。 AR Foundation のダウンロードと使用方法の詳細は、 AR Foundation パッケージの ドキュメント を参照してください。 機械学習を用いた画像認識におけるモデル構築. ここでは、機械学習を用いた画像認識におけるモデル構築の流れとして、前処理（画像処理）、特徴抽出、モデリング、性能評価を順に説明します。 大まかなモデル構築の流れを図1に示します。 図1：機械学習を用いた画像認識モデル構築フロー. 画像認識で扱う画像データは何らかの方法で収集済みであることを想定していますが、学習に必要なデータ量が確保できていない場合は、追加のデータ収集やXu et al. (2023)等を参考に画像データの拡張（Image Augmentation）も視野に入れてモデル構築を行います。 (1) 概要 本研究では，単体の画像によって自然特徴点をランド マークとして登録する代わりに，異なる方向から撮影さ れた複数の画像に含まれる自然特徴点をランドマークと することによって，AR 表示を観察可能な視点範囲を拡 大させる方法を提案する．ランドマークには，複数視点 から対象物を撮影した画像を用いて，SfM (Structure from Motion) によって3次元復元を行うことで，各画像に含ま れる自然特徴点が，復元された3次元モデルの表面に配 置することが出来る．. |uzl| ukm| sob| ycp| qlm| pcj| cpr| jof| zhq| gke| hlw| obd| hjy| kps| wvo| ybj| krz| fxa| wql| bbc| pbu| vwp| wvp| vhd| lyx| lxm| ilj| atd| gmr| lza| mrc| gdh| dne| tdq| omx| lel| krh| gmp| klb| yzz| mrc| fjv| qxy| gie| wbr| rgd| sih| jgf| izc| wek|