サムスンのAI研究論文、CVPR2020で多数発表

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サムスンのAI研究論文、CVPR2020で多数発表

サムスン電子は23日、研究開発(R&D)組織であるサムスンリサーチ傘下のグローバル研究所が、コンピュータビジョンの分野において世界最高水準とされる学会「CVPR 2020」において、11編の論文を発表したと明らかにした。このうち、モスクワAIセンター、トロントAIセンターから提出された三編は、上位5%のみに採用される口頭発表論文に選ばれたという。

CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition、以下CVPR)は、1983年から毎年6月に開催されている国際学術大会であり、コンピュータ工学、人工知能の分野で影響力が大きいとされる。今年、CVPRは6月14日から19日までオンラインで開催された。

サムスンリサーチモスクワAIセンターのパベル・ソロベブ(Pavel Solovev)研究員は、口頭発表として選ばれた「ドメインラベルのない高精細な画像の時間帯の切り替え(High Resolution Daytime Translation without Domain Labels)」という研究を通じ、高解像度の風景写真を様々な時間帯の姿に変換する方法を紹介した。

コンスタンティン・ソフィーウク(Konstantin Sofiiuk)研究員による「f-BRS:相互分離のための後方伝播精巧化(f-BRS:Rethinking Backpropagating Refinement for Interactive Segmentation)」の研究も口頭発表として採用された。同研究は、簡単なクリックだけで写真の中の物体を精密に背景と分離することができる技術であり、多くの関心を受けたという。

サムスンリサーチトロントAIセンターのマイケル・ブラウン(Michael Brown)研究員は、「ディープホワイトバランス編集(Deep White-Balance Editing)」の論文において、色味のバランス調整が不適切写真をプロの写真編集プログラムより正確に補正するだけでなく、ユーザーが色味を変化させることを可能にするAI技術を提示したという。

サムスンリサーチアメリカの論文も学界の注目を浴びたという。エリック・ルオ(Eric Luo)研究員は、AIを活用し、モバイル環境でのDSLR(Digital Single Lens Reflex)レベルのカメラの性能を実現した。 AI空間認識カメラで高品質のデプスマップ(Depth Map)とボケ効果レンダリング技術を適用した成果だという。

サムスンリサーチアメリカAIセンターのイリン・シェン(Yilin Shen)研究員は、OoD(Out-of-Distribution)と関連し、従来技術の検出能力を改善した重要なアルゴリズムを紹介した。 OoDはAIモデルがユーザーに「知らないことを知らない」と伝えることができる能力で、AI分野の難題の一つだ。

他にも、サムスンリサーチビジュアルテクノロジーチームとインドのバンガロール研究所の論文がCVPR 2020で紹介されたという。
 
(画像:「ドメインラベルのない高精細な画像の時間帯の切り替え(High Resolution Daytime Translation without Domain Labels)」=サムスン電子提供)
 


 
 
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