生科に異動して最初の学生となった，M2の衣川雛さんの修士論文の発表が終わりました．
衣川 雛：深層学習による街路空間の深度推定と景観評価への応用
内容は卒論やDSJの論文を発展させたもので，全方位のRGB画像から，その深度推定画像を生成し，一般的な畳み込みニューラルネットワークを用いて，景観評価へ応用するものです．
例えば，以下のようなTheta Z1で撮影した全方位画像に対して，
そのもととなる正距円筒図法のRGB画像から，
モノクロの推定深度画像が以下のように生成されます（白：近 <-> 黒：遠）．
いろいろな工夫を行い，従来よりも精度よく深度画像を生成できるようになりました．
このような画像を使って景観の印象評価モデルを作ると，一般的なRGB画像を使った場合よりも，高精度なモデルを構築できることなどを示しました．
想定していたよりも興味深い成果が得られたと思います．お疲れさまでした．