招待インタラクティブ発表
招待インタラクティブ発表は、実行委員会が、画像関連技術における注目の取り組みをセレクトし、直接ディスカッションができるインタラクティブセッションにてご発表いただく企画です。
インタラクティブ発表会場内に、招待インタラクティブ発表ブースを設けます。発表のコアタイムは各日のインタラクティブセッション(14:15-16:00) です。各分野でご活躍の発表者と直接ディスカッションができるチャンスですので、どうぞお楽しみに！
- 6/12(水) 14:15～16:00 Visual SLAM 研究動向 2019
- 6/13(木) 14:15～16:00 車載カメラ画像におけるセグメンテーション・オブジェクト検出
- 6/14(金) 14:15～16:00 モデル軽量化フレームワーク ChainerPruner の開発
発表者：横塚 将志 氏（産業技術総合研究所）
概要：ドローン、自動車、AGV、小型モビリティ等の自動運転、AR・VR の基盤技術になっている Visual SLAM の研究動向について紹介いたします。本発表では巷に溢れている Visual SLAM 手法を複数の軸で分類し、今後の研究の方向性についてディスカッションしたいと考えています。具体的には、特徴点法・直接法の軸、デプスカメラ・IMU などのセンサ・フュージョンの軸、ディープ・ラーニングとの融合・統合に関する軸に分類し、現在の Visual SLAM の問題・課題を洗い出すことで、今後の研究開発につなげられる情報を提供できればと考えています。また CVPR2019 に先駆け、我々のチームで開発した最先端の Visual SLAM を本発表で紹介致します（参考動画: https://www.youtube.com/watch?v=yfKccCmmMsM )。
実行委員会からの紹介：人混みの中でも安全に移動できる自動走行車いすなどの開発にはじまり、自己位置姿勢推定というテーマを一貫して追求してこられた横塚さんは「可能な限り少ないセンサで、低コストでありながら高精度な推定を達成する」というポリシーのもと、現在ではその独創的なアイディアに基づきカメラのみで高精度な推定を可能にし、既に実用化例も多数あるほか、米国で開催される CVPR2019 でも新たな手法をご発表される予定です。今回は世界の Visual SLAM の研究動向についてご紹介いただきます。ご期待下さい！
セグメンテーション・オブジェクト検出
発表者：横尾 修平 氏（筑波大学）
概要：本インタラクティブセッションでは、車載カメラ画像における認識精度を競う「第１回 AI エッジコンテスト」にて、セグメンテーション・オブジェクト検出の２部門で上位入賞した際の解法についてお話しします。具体的には、コンテストの２つの部門のタスクにおける取り組み・工夫点・用いた手法についてがメインとなります。セッションを通して、画像認識コンテスト並びにセグメンテーション・オブジェクト検出タスクに関する知見を皆さんと双方向に共有できればと思っています。
実行委員会からの紹介：経済産業省が革新的な AI エッジコンピューティングの実現に向けて、優れた技術・人材・アイディアを発掘し、新たな人材の当該分野への参画を促すために開催した「第１回 AI エッジコンテスト」において、自動車車載カメラ画像処理を対象としたセグメンテーション部門第一位および審査員アイディア賞、そしてオブジェクト検出部門第三位と、合計三つのトロフィーを一人で獲得するという圧倒的パフォーマンスを発揮された横尾さんに、その解法の秘密をお話しいただきます。ご期待下さい！
ChainerPruner の開発
発表者：加藤 倫弘 氏（DeNA）
概要：ディープラーニングモデルを軽量化/高速化する Channel Pruning の Chainer 向けフレームワークを開発した話について、それが解決したい課題や技術的な内容、応用先などについてお話します。
実行委員会からの紹介：ディープラーニングのネットワークモデルの進化が続いている一方で、その肥大化・深層化によるメモリ使用量や計算コストの増大が大きな問題となっており、ネットワークの規模を圧縮する Pruning 手法が注目されています。最新の Pruning アルゴリズムを簡単に実装可能にする Chainer 向け Chanel Pruning のフレームワークを公開している加藤さんに、その活用方法についてご紹介いただきます。実用化のためにも重要になる Pruning を深く知る機会です。ご期待下さい！