前書き:こんにちは、@yongyuanxiです。トロント大学とNVIDIAでPhD学生兼リサーチサイエンティストとしてニューラル場の研究をしています。今回はブラウン大学・MIT・グーグル・フェイスブック・TUM等の研究者達と共同で書いたニューラル場に関するサーベイ論文がArXivに出たので軽く日本語で紹介しようと思います。他にもブログ記事をきままに書いているので興味あればどうぞ!

サーベイに至る経歴

2020年あたりからコンピュータグラフィックスやコンピュータビジョン界隈はNeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis(通称NeRF)という論文・手法で凄まじく盛り上がっています。NeRFはレンダリング方程式(カジヤ先生の方程式)を逆問題として解く手法です。具体的には、レンダリング方程式を放射輸送方程式に戻して、訳のわからない再帰する積分方程式で使われるベクトル場をニューラルネットワークとして表し、微分可レンダリングとSGDで最適化問題として解く手法です。NeRFに関しては他にも山内さんのまとめ土居さんのまとめに詳しく書いてあるのでそちらも合わせて読んで下さい。

NeRFの凄まじい所は、比較的最近(2020年)パブリッシュされた論文であるにも関わらず、もうすでに500件以上の引用論文があり数多くの派生研究を生み出している所です。日本経済新聞ですらNeRFを記事に取り上げているのでその凄まじさが伝わるかと思います。NeRFがここまでの盛り上げを見せている背景として、実装が簡単で計算資源もデータもあまり必要無いのに精度が高い、という側面が大きいと思われます。

このNeRFの発見・発展は先行研究であるDeepSDFPIFu、更に古くはディープ紀初期のRadiance Regression Functionsらの”ニューラル場の研究”の貢献が大きいです。ただ、レッドオーシャン化とした今の界隈だとNeRF前の研究がもう既に忘れ去られている様な現状が嘆かわしいな、と思い自分なりに体系的にまとめたブログ記事でも書こうかな、等と考えていた時期もありました。当時はそんな文脈のツイートをしていたりもしていて、招待講演等でもNeRFのまとめもどきの話などもしました。NeRFの派生研究も似たような研究ばかりでつまらない、といったナイーブな若手研究者ならではの憤りもありました(ユニークだと思っていたアイデアが次々と先を越されていったフラストレーションでしょうか)。

見返してみると自分もかなり的外れな事を言っていたのですこし恥ずかしいです。

そんな中、タイミング良く研究フレンズから”NeRFのサーベイ論文を書かないか”と誘われました。”これは陰関数の素晴らしさについてまとめる良い機会だ!”と思い快諾しました。それからサーベイチームのとても優秀な仲間たちと議論を重ね、ひたすら論文を読み続ける中、自分の中の定義や体系も矛盾だらけである事に気づきました。例えば、”陰関数”という括りはあくまでも表面について語る時のみ意味をもつので、NeRFを陰関数の括りに入れてしまうのは少し的外れでした。

ツイッターの三次元研究界隈でも似たような議論が最近ありました。

そんなこんなで議論を続けているうちに出来上がったのがニューラル場を体系化した我々のサーベイ論文、Neural Fields in Visual Computing and Beyondです。ニューラル場に詳しい人にとっても詳しくない人にとっても読んで面白い論文が出来上がったと思うので是非読んで下さい!(250本以上の論文を読もうとするより効率的です!)

爆発するニューラル場研究界隈!

ベクトル場とニューラル場

まだ見ぬキャンパスライフ。

2020年9月からトロント大学のコンピュータサイエンスPhDに進学した@yongyuanxiです。入学してからもう早くも5ヶ月目で一学期も終わったので軽く振り返ってみようと思います。

一応トロントに移住したものの、まだ一度も研究室に踏み入れる事なく一学期が終わってしまいました。ただ、物理的にトロントに居る事で友達を沢山作る事ができたのでリモートでも来る理由はあると思います。まだ気候が暖かかくコロナ規制も緩かった9、10月頃はソーシャルディスタンスされた(任意参加の)ラボミーティングが市内の公園で開催されたり、大学院の同僚と共に週末はバスケや食事会などをしていて割と充実していたように思えます。逆に、11、12月はコロナ第二波による規制に加えて論文締め切り2つに課題や期末プロジェクト等が重なっていたので家に籠もって徹夜の毎日でした。

マギル大学

前書き:こんにちは、@yongyuanxiです。この記事は過去に自分が書いた記事の和訳となります。元々はウォータールー大学のクラスメイト向けに書いた記事だったのですが、あまりカナダ大学院に関して言及する日本語の記事が無いので日本の読者向けに(自分のとてつもなく弱い日本語力で)和訳してみました。他にもウォータールー大学の紹介記事等も書いているので、興味あればどうぞ!

はじめに

就職をするために就職に強いウォータールー大学に来た当時大学二年生の僕にとって、大学院進学は現実世界から目を背けたい変な人間がするものだと思っていました。高校時代は学校にもいかずにロボコンに精を出し、大学時代は講義にもいかずに自動運転車開発をしていた僕は、卒業後はエンジニアとして社会的なインパクトのある製品開発がしたいと考えていました。そのため二年生当時は自動運転車業界でのインターンシップを見つけるために躍起になっていて”大学なんかどうでもいいから早く卒業して働きたい!”と考えていました。授業も、専攻(コンピュータサイエンス)はそっちのけに機械情報工学学部の確率ロボティクス自動運転等の授業を教授をだまくらかして取っていました

そんな経験に乏しい大学二年生を拾ってくれたのがNVIDIA社の自動運転開発部門でした。NVIDIAは並列処理に特化した計算機を開発している会社で、本来は主にビデオゲーム向けのプロセッサを作っていました。2009年頃に深層学習における並列処理が台頭してきたあたりを堺に、ゲームに限らない汎用並列処理計算機の開発企業として様々な業界に進出するようになりました。ゲームと新しいもの好きな自分にとって、これ以上無いくらいの夢のような職場でした。

The history of Spaghetti Neapolitan, or the history of modern Japan.

Japan is a country full of contradictions. Despite being a country that puts a heavy emphasis on tradition, Japan is distinctly westernized. Especially in the big cities such as Tokyo and Kyoto, centuries old history is juxtaposed amongst western-derived capitalism. It’s common to walk on the streets of Asakusa, Tokyo…

Institute for Quantum Computing

こんにちは、@yongyuanxiです。

学部留学を考えている情報科学・工学系の学生向けにウォータールー大学とCo-op制度を紹介したいと思います。社会人の方も、ウォータールー大学からのCo-op採用をご検討ください!

ウォータールー大学の主な特徴:

  • 1957年設立の理工系に長けた大学。比較的に若い大学なので、まだまだキャンパスは成長中で、最近では自動運転の研究施設、大型スポーツ施設、また電車の駅等が作られました。
  • 日本の知名度は低いものの、北米のテクノロジー界隈ではかなり有名な大学です。メディアでは”北のMIT”などと取り上げられたり、スタンフォードと並ぶシリコンバレーの人材宝庫と称されたりします。
  • 数学・情報オリンピック等の上位者が沢山います。ACM-PutnamACM-ICPC等でもそれなりの強豪校です。学部生のうちからトップ国際学会に論文を通している人も沢山いたりします。
  • また、理数学系の強い学生以外にも在学中に4ヶ月間の有給インターンを6回経験するCo-opカリキュラムがある為、キャリア志向の学生が集まる趣向にあります。就職にはかなり有利な大学です。
  • 入学難易度はカナダ国内トップで、特にソフトウェア工学・生物医療工学・情報科学は最難関です。合格者の平均GPAは98/100くらいらしいです。最近はウォータールーは落ちたけどスタンフォードは受かったなんて話もたまに聞いたりします。
  • 学部生の強さに比べると大学院はコンピュータサイエンス・数学・物理など以外の研究分野では弱めです。

ウォータールー大学の一番の見どころであるCo-opカリキュラムに関して詳しく解説しようと思います。

Co-opはいわゆる長期有給インターンシップの事で、ウォータールーのCo-op学生は卒業するために4ヶ月間の有給インターンシップを6回経験する必要があります。

ウォータールーの学生は入学直後、4・8ヶ月間大学で勉強したあとに初めてのインターンシップに参加します。その後は4ヶ月ごとに大学の勉強とインターンシップを切り替え、このローテーションを5年間続けます。

結果として、ウォータールー卒の人間は必然的に皆トータルで24ヶ月間のフルタイムの就業経験を持つことになります。これは非常に就職に有利といえるでしょう。殆ど中途採用みたいな感じですね。

Towaki Takikawa

nowadays i make pretty pictures

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