IEEE主催のサーモ画像超解像化コンペで東京・渋谷のクーガーが世界2位を獲得

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近い将来、AIは人間には見えない景色、例えば温度分布を見て周りの状況を把握するようになる——スパイ映画かSFの設定のようなテクノロジーをまた一歩現実に近づける、コンピュータビジョンのコンペティションが開催された。
主催者は、電子工学・情報工学分野で世界最大の学会であり、国際的な技術標準化機関でもあるIEEE(アイトリプルイー)。彼らが開催したコンペ「Thermal Image Super-Resolution Challenge」は、解像度の低いサーモグラフィー画像から、機械学習で高解像度の画像を生成する手法を競うものだ。
6月14日に結果が発表されたこのコンペでは、東京・渋谷に拠点を置くクーガーのAIリサーチャー、Sabari Nathan氏とPriya Kansal氏によるモデルが2位に入賞。コンピュータビジョンの2大カンファレンスのうちの1つ「CVPR」に論文が採択された。
自動運転やロボへの応用も期待されるサーモ画像解析
クーガーは、AI、IoT、AR/VR、ブロックチェーンなどの技術を組み合わせて、人型AI「バーチャルヒューマンエージェント」の開発を進めている企業だ。同社はこの開発の一環として、AIエージェントの視覚を担う画像情報の分析・解析についても研究開発を行っている。
クーガーのAIチームは2019年9月、Facebookが主催するアイトラッキングの認識精度を競うコンペで、2D画像の眼球位置を推定する「Semantic Segmentation Challenge(セマンティックセグメンテーションチャレンジ)」においても世界3位を獲得している。今回のIEEEのコンペでクーガーから提出されたモデルは、Facebookのコンペで使われたコンピュータビジョンのためのアイデアを応用したものだという。
IEEEが今回のコンペを実施した目的は、画

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