ぽきたに 〜ありきたりな非凡〜

日々の独り言とちょっとした発信

3次元畳み込みニューラルネットワークを用いて3次元モデルを分類してみる(ボクセル)

どうもたっきーです.

久しぶりの投稿です.最近は全然技術的発信できてなかったのでダメ.やっていくぞという気持ち.

 

はじめに

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Architecture
近年,データが多く収集できるようになり,その活用方法が〜〜(DeepLearning系論文冒頭のテンプレート)
まぁ,深層学習が流行ってて,画像分類なんかの近年の成長具合は目を瞠るものがありますね....
僕もなにかのタスクで適応できないかなーって思って3DCADモデルの分類をやってみます.

扱うデータセット

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ModelNet10/40
3DCADのデータセットとして有名なModelNet10/40を使います.深層学習を行なうには十分な量のデータがあります.
(適当に十分な量のデータって書いたけど,実際に現実問題として汎化性能を得るためのデータ量ってどのくらいなんだろうね?)

modelnet.cs.princeton.edu

コードと使い方

↓ 以下Githubを参照 ↓ github.com

下手くそな英語でReadme.mdが書かれてます. 改善点なんかあれば気軽にプルリクとか下さい...

手法

基本的にVoxnetという手法にならって実装しています.
使用フレームワークKeras.分岐構造をもつネットワークが書きたかったのでFunctionalAPIで書いてます.

以下に処理の流れを書きます.
なお,すでにデータはダウンロードしてあり,環境構築は済んでるものとします.

  1. 3Dモデルをボクセルに変換

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    ボクセル化
    ボクセルデータの生成の流れを以下に示す.

    1. 3Dモデルの頂点の座標値(x,y,z)と面を構成する点の配列を取得
    2. 取得した面上に無作為に点(x,y,z)を定義
    3. 点の最大値と最小値を求め,3Dモデルの中心が原点(0,0,0)にくるように正規化
    4. 323232のグリッドで空間を区切り,そのグリッド内の店の有無を判定
    5. 点が存在するなら1を,無いなら0を返す(これをバイナリボクセルという)

    ↓これで作られるボクセル↓

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    ボクセル

  2. アスペクト比の情報を追加してみる ボクセルの情報だけでもいいんですけど,追加情報としてアスペクト比の情報を用いてみます. 入力とする情報量が多い(無効な情報は無い場合)と計算量が増加してしまう.ので,今回はあまり情報量の多くないアスペクト比の情報を追加してみました.

  3. モデルの構築 Kerasを使って二ューラルネットワークを構築します. VoxNetと違う点としてはアスペクト比の情報を取り入れてる点と3DCONVの後にDropout層を追加して汎化性能を高めてるところです.
    ↓ ネットワーク図 ↓

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    ネットワーク図

  4. 学習と評価

とまあ,ざっとこんな流れです.

ここで,2つほど疑問に思うことがあるかもしれません.
なんで面上に点を定義してからボクセル化するの?頂点の情報をそのまま扱わないの?という点と,アスペクト比の情報を追加してるけど分類タスクにおいて有効な情報なのか?という点です. 前者は,頂点だけだと単純な形状だと点と点の距離が広く,形状を上手く表現できないからです. って言葉で書いても分かりづらいと思うので,以下の図で説明.

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頂点情報のみ
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面上に点を定義した場合

とまあ,このように3Dモデルの頂点情報だけじゃ形状表現には向かないのです.
あと,面上に定義する点の数を多くすれば形状の表現力があがります.まあ,これは計算時間とトレードオフなので適切な点数を選定する必要がありますかね...

そして後者は,アスペクト比の分布の可視化を行ってクラスごとの分離感をみて判断したいと思います.

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ModelNet10のアスペクト比の分布

↑の図はModelNet10の3Dモデル毎に横軸にy/x,縦軸にz/xの比としてプロットしたものになります.見易さのために各軸は対数表示にしてあります.
オレンジのchairクラスと黄色のsofaクラスのようにある程度アスペクト比で分類できるのかな?という印象です.

↓さすがに40クラスにもなると分離感が見づらくなりますね...

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ModelNet40のアスペクト比の分布

実験

上記の手法で3Dモデルを分類する実験をしてみた.
学習用のデータと評価用のデータを用意する.
ニューラルネットワークの入力としてボクセルデータとアスペクト比のデータを与えて学習し,出力として分類精度を得る.

以下に条件を示す.

実験条件

変数 内容
ボクセルサイズ 32×32×32
点群数 10000
最適化アルゴリズム AdamOptimizer
学習率 0.001
バッチサイズ 128
Dropout率 0.5
エポック数 40
活性化関数 ReLU

データ数

ModelNet10 ModelNet40
ファイルフォーマット .OFF .OFF
学習用データ 3991 9843
評価用データ 908 2468
合計 4899 12311
クラス数 10 40

結果

実験の結果を以下に示す. なお学習エポック内で一番精度の高かったものを採用している.

入力情報 ModelNet10 ModelNet40
アスペクト比のみ 0.4736 0.2751
3DCONVのみ 0.8976 0.8590
3DCONV+アスペクト比 0.9086 0.8663
VoxNet論文 0.920 0.830

学習曲線(3DCONVのみのやつとアスペクト比の情報を加えた場合の比較)

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ModelNet10の学習曲線

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ModelNet40の学習曲線

混合行列

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ModelNet10の混合行列
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ModelNet40の混合行列

まとめ・考察

3次元モデルの分類をいい感じにできたと思う.

混合行列から読み取れるように,tableクラスとdeskクラスのペア,dresserクラスとnight standクラスのペアで誤認識する傾向がある.これより,3次元形状が似通っているクラスについては誤認識してしまうことがあることがわかる.これはボクセルの分割数を上げ,3次元モデルの表現をより鮮明にできれば改善する余地があるが,計算量の増加などの問題が〜〜〜って感じ.

あと,結果と学習曲線をみてみて,アスペクト比の情報は無いよりかは在ったほうが微量ではあるが分類精度に貢献しているのかな〜〜って感じ.

今回の実験では,ボクセル化したデータを見ているので,大きさの変動にについてはロバストな気がします.しかし.データ向きが整形されていないデータに対しては上手く学習できないかもしれません.
というのも,今回扱ってるデータセットは向きについて整形されていて(例えばMonitorクラスはxy平面に画面が来るのように),故に上手く3次元畳み込みニューラルネットワークで学習できてるのですが,LiDERみたいなやつで取得した3次元データに対してはこの手法は使えないのかな〜〜という感じです.(あくまで推測ですが)

あと汎化性能についてですが,ModelNetで学習済みの重みを用いて,インターネットから拾ってきた適当なCADモデルを分類したら案外あたったのでまぁ大丈夫なのかな〜〜〜という感じ.(適当)(ちゃんと検証していない)

P.S.

就活したくない…誰か雇って下さい…企業に吸い込まれたい...
ワタシ,AIチョットデキル…

【年記】写真とかで振り返る僕の2018年

どうもたっきーです.

” 人生楽しんでる感を出せたら成功”の自己満年記.

 

↓2017年

tacky0612.hatenablog.com

 

 

1月

初詣.熊野速玉大社.

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地元ツーリング.

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正月に花火とかした.アホ.

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那智大社.これも初詣.

やはり那智の滝はいつ来てもテンション上がる.

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橋杭岩へドライブ.くっそ寒かった.

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地元編終わり.

MiDiPLUSの作曲セミナーが名古屋であったので参加してきた.

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イルミネーションが綺麗だった.

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なんか届いてた.

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2月

大学院に進学のため,お引越し準備.

ここが新しい部屋.

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研究室での飲み会.

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卒業アルバム用(?)に写真撮ったりなどした.謎の前列の赤い靴率.

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この時期は名古屋大学の先生のところに遊びに行ってた時期でもある.

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前の家の解体作業.一人暮らし to 一人暮らしの引越しってしんどい...

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バ先の後輩の車で引越し.

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前のお部屋とのお別れ.

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3月

荷物は渡ったが全然片付けが進んでないマン.

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やっと住めるぐらいに片付いたマン

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ベッドフレーム組み立てでくたばる僕.

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引越し祝い肉.

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大学から5000円分のQUOカードを貰ったりした.

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そして卒業式.無事に卒業できましたとさ.めでたしめでたし.

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卒業式後の同学科の人たちと飲み.

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バ先の卒店者の送別会.僕が送別用のムービー作ったりなどした.

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大阪へ.

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大阪に来て女児たちと一緒に劇場版のプリキュアを観るなどした.

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ストリートフェスタ2018.クオリティの高いコスプレからネタに富んだコスプレが沢山で面白かった.

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高校3年のときのクラスメートと同窓会.見事に男ばっか集まってウケる.

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ようやく部屋が出来上がった(3月後半)

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人生初のROUND1.これで僕もパリピの仲間入り.

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4月

入学式.学長演説,学長本人が嫌煙家って情報しか入ってこなかった.

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毎度,肉.

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新しい研究室に配属.これは歓迎会(無料!!!)

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BBQ.バ先の後輩たちと.

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花火したりした.花火で文字を書こうとしたが全然うまく行かずw

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5月

バイクのヘッドライトのロービームがつかなくなったので交換.

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大学にBBQできる施設があるのでラボメンバーとBBQ.無限に肉を食べた.

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さわやか.

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無料で高い肉!!!!しちりん家.

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6月

4月に受けた基本情報,受かってた.

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 また,さわやか.毎日さわやかのげんこつハンバーグが食べたい.

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竹島.カメラ持っていかなかったのが残念だったがたのしかった.

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運転免許の更新.

愛知県で免許更新をするために住民票を移したりした.次の更新でゴールド免許.

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7月

雨の中,総走行距離20000km達成.

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毎月さわやか行ってない?????

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バ先の屋上からバの休憩中に花火鑑賞.

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ラボメンと無限にパスタとピザが食えるお店へ.OMOCHA.

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8月

オイル交換.クソ猛暑日だったので溶けるかと思った.

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二代目の自作PCを組んだりした.

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県内ドライブ.珈琲館 椿 .

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日本で2番目に美味しいらしいかき氷屋さん.かわぐち.

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伊良湖岬に行った.

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バ先のBBQ〜〜〜〜!滝行したり

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花火したりなどした.

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9月

やばやばの矢場とん

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ななちゃん〜〜〜 

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静岡ドライブ旅行〜〜.白藤の滝.

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修善寺〜〜.

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心霊スポット,旧本坂トンネル.トンネルより行くまでの道のりが怖かったまである.

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そしてまたまたさわやか.

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夏休み明け,ラボメンでBBQ at 浜名湖バナナ

人生初のバナナボートだったがクソ楽しかった.

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こういう場所がクソ好きなんだが,あまり共感されないのつらい.猪鼻湖神社.

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10月

学祭.バンドやりてえ〜〜ってなった.(友達がいない)

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焼肉処 若葉亭.富豪なので奢ったりした.

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10月,引き籠ってたのであんまり写真なかった.

星野珈琲のフレンチトーストでも載せとく.

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11月

毎月さわやか部.このときは たしかラボメンと.

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女子大の学祭に潜入するなどした.もちろんチキンなので声掛けることすらできないマンになってしまった.

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岐阜紅葉ドライブ.郡上市へ.慈恩禅寺.

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郡上八幡城.城の中入ったりできた.

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大滝鍾乳洞.2面のダンジョンみたいでワクワクした.

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バイクのスブロケットとチェーン交換した.一気に貧民に.

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これは一般的なアップル信者の図.

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滋賀県琵琶湖一周ツーリング.

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白鬚神社.

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メタセコイア並木.

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12月

双子座流星群.バイクで-4℃の山を走るのは流石に厳しいことがわかった.また行きたい.茶臼山高原

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TOEICを受験した.ちょうど一年前が515点だったので微成長.結構勉強したのに.700点はほしいところ.

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無限に肉が食べれる店.人生初シュラスコ.肉バル 961‐kuroichi‐
 

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B4の卒論発表の前夜祭.美味しいお酒.

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卒論発表お疲れ様会.幹事をやったが幹事の大変さを実感.もう二度としたくない...だいだい

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クリスマスはバイト先で過ごした.

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毎年,年末年始はバイクで帰省.寒い.

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最高に美味い飯を食いながら年越し.

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まとめ・感想

2018年,大学学部を卒業して大学院に進学し,引っ越ししたり新しい環境に戸惑ったりいろいろあったが,研究室のメンバーはいい人たちばかりに恵まれ本当に良かった.

優秀な人達に囲まれて劣等感は度々感じるが,僕も優秀になれるように頑張ってきたし,これからも頑張っていきたい.

バイト代と奨学金で学費と生活費を賄っているが,本当に国公立の大学院に進学して正解だったと思う.奨学金免除できるような頭も能力もない僕は単純に学費が安いという要素に救われる.

2018年の頭に掲げた目標も達成できていないことばかりだが少しずつではあるが新しい環境に身を置き成長できたとおもう.

また年をとってこれを見返した時に「あの頃はよかった」じゃなくて,「あの頃”も
”楽しかった」って思えますように.

 

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2018年買ったものリスト【ガジェット・DTM・ファッション】

どうも.たっきーです.

年末になると購入してよかったものみたいのなのが多くてその波に乗りたくて書く.

ただし,購入して良し悪しを考えて評価するの,悪しに転んだ場合とても悲しい気持ちになるので,「僕が購入したんだから良いものに決まってる!」って気持ちで人生に挑むと良い買い物しかしなかったことになる.オススメのライフハックです.(?)

つまり,2018年に購入したものをひとこと付きで列挙していきまつ.

 

2017年版↓

tacky0612.hatenablog.com

 

 

目次 

 

 

ガジェット

スマートフォンApple / iPhoneXR

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人生初iPhone

XSかXRかで迷ったのだが,ブルーが可愛かったのでXRにしました.
前はXperiaZ5 Compactを使用していて,すごくデカくなってすごく重くなったと感じたが,使っているうちに慣れた.

FaceIDは案外精度高く認識してくれるし満足してる.

 

ゲーム:Nintendo / Switch 

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スマブラをするために買った.

Paypayの100億円あげちゃうキャンペーンに乗っかって勢いで購入.

やっぱり任天堂の作るゲームが好きだ.

生贄としてWiiUを売却した.ソフトと周辺機器合わせて22,000ぐらいで売れた.

 

 

 

 

レンズ:SONY / SELP18105G

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Eマウント4本目のレンズ.

18mmから105mmまで使えて,ズームしてもF値が変わらないタイプのレンズなので使い勝手が良い.

いままでは旅行に行った際には頻繁にレンズ交換を行っていたが,これを買ってからあまりレンズ交換を行わなくても良くなったので満足.

SONY E PZ 18-105mm F4 G OSS※Eマウント用レンズ(APS-Cサイズ用) SELP18105G
 

 

 

バイク用インカム:SYGN HOUSE / B+COM Music

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バイクのヘルメットに着けて無線で音楽聴けるヤツ.

学部時代は大学もバイト先もバイクで5分圏内だったので気にならなかったけど,大学院に進学してからは大学20分,バイト先40分って感じだったのでバイク乗ってる間寂しいので買ってみた.

充電が面倒くさいのが難ありだが,満足している.

なお,マイクがないので運転中の通話はできない. 

SYGN HOUSE(サインハウス) MUSIC bluetoothレシーバー B+COM(ビーコム) ブラック 00073012

SYGN HOUSE(サインハウス) MUSIC bluetoothレシーバー B+COM(ビーコム) ブラック 00073012

 

 

加湿空気清浄機:SHARP / KC-G50-W

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僕は毎年ひどい花粉症に悩まされてたので買った.

ちょっとマシになった気がする.

あと水さえ入れとけば勝手に加湿してくれるので乾燥する冬便利.

 

 


洗濯機:Haier / JW-C55A-W

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びっくりするぐらい安い.2万円ちょっとで買えた.

大学院への入院に伴い新生活が始まって,洗濯機が必要になったので購入.

洗濯機なんてどれも一緒やろwって思ってたけど前住んでたところ備え付けの洗濯機よりもしっかり洗ってくれて満足.

 

 

バリカン:PHILIPS / HC3402/15

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美容院が嫌いすぎて(世間話振られるのが怖い)セルフカット歴7年目に突入したんだが,ツーブロックにしたくて買った.

可もなく不可もなくという感じ.安かったので満足している.

フィリップス 電動バリカン ヘアーカッター コード式 HC3402/15
 

 

 

自作PC一式

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マシンの構成は以下

OS:Windows10 Pro / Ubuntu 18.04 LTS

CPU:IntelCore i3-8100

RAM:Corsair / CMK16GX4M2A2666C16 (16GB)

M/B:ASUS / PRIME H370-A

GPUGIGABYTE / GV-N75TOC-2GI (GTX750Ti)

HDD:WD Blue / WD30EZRZ/AFP (3TB)

CASE:ZALMAN / Z9 PLUS

PS:Corsair / RM750x

 

久しぶりの自分用の自作PCだったので結構パーツ選びは迷った.

前に持っていたパーツを移植したりしたので買い足した分は8万円ぐらいで済んだ.

HDDへの書き込み/読み込みがネックになってしまっているのでSSDを導入したいなあとか考えている.

Ubuntuを常時起動して,リモートで重たい処理なんかを回したりしてるけど,あんまり早いとかはわかんないや...

Corsair RM750x 80PLUS GOLD認証取得 750W静音電源ユニット PS594 CP-9020092-JP

Corsair RM750x 80PLUS GOLD認証取得 750W静音電源ユニット PS594 CP-9020092-JP

 

 

スマートタグ:MAMORIO / MAMORIO S

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いわゆるスマートタグというやつ.

財布を失くすやつをしたので買った.

スマートフォンと連携してこのタグの位置情報を監視できる.

僕はキーリングと財布の小銭入れに忍ばせて使っている.

薄くて小さいので良いのと,連携アプリのUIが好み.

 

 

 

 

DTM

 

ピック:MASTER 8 JAPAN / IFS-JZ120

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ギター用ピック.

手汗っかきなのでグリップ付きの安いヤツ使ってたんだけど,気まぐれでこれ買ってみたらすごい良い.しっかりストロークできる.

あと色がすき.

 

 

 

エフェクター:BOSS / AC-3

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踏めばエレキギターアコースティックギター(っぽい)音が出るエフェクター

モード・スイッチってのが面白くて,4種類のアコギ(っぽい)音が切り替えられる.

 

 ↑みたいな感じになる.(スマホ直撮りなのでギター生音もはいってるし分かりづらいかもしれんが)(音痴でごめん)

BOSS Acoustic Simulator AC-3

BOSS Acoustic Simulator AC-3

 

 

エフェクター:MXR / M108S 10 Band Graphic EQ

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グラフィカルなEQ.10バンドもあるのでいろいろいじれて面白い.

良いんだけど,デカいのでボード上はカツカツになるしLEDが異様に明るいのが玉に瑕.

 

 

オーディオインターフェイス:MiDiPLUS / STDIO2

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台湾メーカーのオーディオインターフェイス.これにギターやベースを接続して録音している.

すべてのツマミのLEDが光るのでINPUTの大きさを目視で確認できるのがポイント高い.

 

 

ファッション

スニーカー:NEW BALANCE / MRL996 AN

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New Balanceといえばこれ”というやつ.

履いた瞬間わかる「あー,これ絶対靴ずれしねえわ.」という安心感.

シルエットも500番台とは違いシュッと尖った感じがあってスマートさがあって良い.

ただ愛用者が多いので被りやすいのが難点かなあ.バイト先の社員さんと大学の先輩と色まで被っててつらみあった.

 

 

ジーンズ:EDWIN / JERSEYS  ER22

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JERSEYSは2本目.

ストレッチが効いてて履いててストレスじゃないしスゴイラク

 

コーチジャケット:NEW BALANCE / AMJ81590-SLA

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背中にNEW BALANCEと書かれててカワイイ.

上記のNew Balance 996と合わせて使うことが多い.

 

スポーツジャケット:Lee / LT0616-104

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胸元にブランドロゴが刺繍されていて可愛いヤツ.

これもよく着る.

 

 

ナイロンジャケット:Dickies / 183M10JT02

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なんかジャケット集めにハマった2018.

僕はバイクに乗るので風を防ぐやつを着がち.

気軽に着れるので満足.

 

 

 マットレスニトリ / N-Sleep C1

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 ある休日の朝,目が覚めて腰が痛いって思った.

寝ぼけたまま外に出たら気付いたらニトリマットレスを買って帰ってきてた.

予算3万でだったのでセーフ.

ポケットコイルが良いらしい.

今までもオフトゥンが恋しかったが,もっと恋しくなってしまった.

 [rakuten:nitori:10170882:detail]

 

 

まとめ・感想

大学院に進学して新生活が始まり,白物家電を多めに買った2018.

幸い,前に住んでいたところよりも家賃+3000円程度で前の家よりも3帖ほど広い家に住むことができて満足している.

そして一人暮らし to 一人暮らしの引っ越しのつらさをいうやつを味わった.

今年は久しぶりにゲームを購入した.時間を忘れてゲームに没頭するなんて久しぶりの経験で,たまには良いなって思ったりした.

 

 

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