コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ創刊!! cvpaper.challengeおよびCVIM研究会全面協力のもと,最新トレンドのサーベイ,いま注目の最重要論文深読み,肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で,実用性・信頼性のある最先端情報を,毎号ディープに解説。
創刊号のWinter 2021では,まず最新トレンドサーベイ記事「イマドキノCV」で近年のコンピュータビジョン分野において最重要と位置付けられる「データラベルの利活用」や「認識モデルの構築」を扱う。次に論文「フカヨミ」記事を3本掲載し,それぞれ,新規視点画像生成分野で2020年に登場したNeRF,画像処理分野の基本タスクである物体検出技術,いま最も伸びている3D認識アプローチのカテゴリレベル姿勢推定について取り上げる。最後に,チュートリアル記事「ニュウモンVision & Language」で,深層学習の発展とともに盛り上がりを増しているVision & Language(V&L)分野の概要と,現在どのような深層学習手法とその関連手法が使われているかを中心に詳しく紹介する。
【最新動向サーベイ】
・イマドキノデザイン生成:コンピュータグラフィックス領域の技術が多分に活用されているグラフィックデザインの理解と生成において、個別の対象ごとにどのようなタスクが存在し、どういったアプローチが取られているのかを研究事例ベースで広く紹介。
【論文フカヨミ】
・フカヨミ様々な入力と人物状態推定:人物の姿勢や形状などの様々な状態を推定するタスクである人物状態推定に関する研究を紹介。特に、計測対象人物(ユーザ)が計測用デバイスやマーカーなどを身につける必要がない非侵襲的な計測に基づき、かつ、一般的なRGB 動画像を入力としないものについて概説する。
・フカヨミレイアウト生成:レイアウトと呼ばれる構図表現について紹介。まずレイアウトに関する基礎知識を述べた後に、利用者の意図に沿いながらレイアウトそのものを自動生成する研究の最近の動向と課題を紹介。そして筆者がCVPR2023 で発表した、LayoutDMという、 単一のモデルで様々な手がかりからのレイアウト生成を実現する手法について解説。
・フカヨミAIに潜むバイアス:特にビジョンと言語の話題に的を絞り、DNN が持つバイアスについて議論する。まず、モデルが持つバイアスとは一体どのようなものなのかを明らかにし、その上で画像のキャプショニング(画像とテキストのペア) やVQA のデータセット自体が内包するバイアスを例示。その上で、画像のキャプショニングのタスクにおいてある種のバイアスを低減する手法を紹介する。
【チュートリアル】
・ニュウモンData-Centric AI:Data-Centric AI(DCAI)が注目を集めるきっかけとなったAndrew Ng氏の講演「A Chat with Andrew on MLOps:From Model-Centric to Data-Centric AI」の概要について述べた後、DCAIにおける取り組みの中からデータセットの拡大と改善という2つの大きなテーマにフォーカスし、それぞれの代表的な手法を紹介。
その他、新たに参画したジュニア編集委員による「ココカラ研究者紹介」、漫画「ロット谷への降下」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。
各3,300円 (税込)
コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ創刊!! cvpaper.challengeおよびCVIM研究会全面協力のもと,最新トレンドのサーベイ,いま注目の最重要論文深読み,肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で,実用性・信頼性のある最先端情報を,毎号ディープに解説。
創刊号のWinter 2021では,まず最新トレンドサーベイ記事「イマドキノCV」で近年のコンピュータビジョン分野において最重要と位置付けられる「データラベルの利活用」や「認識モデルの構築」を扱う。次に論文「フカヨミ」記事を3本掲載し,それぞれ,新規視点画像生成分野で2020年に登場したNeRF,画像処理分野の基本タスクである物体検出技術,いま最も伸びている3D認識アプローチのカテゴリレベル姿勢推定について取り上げる。最後に,チュートリアル記事「ニュウモンVision & Language」で,深層学習の発展とともに盛り上がりを増しているVision & Language(V&L)分野の概要と,現在どのような深層学習手法とその関連手法が使われているかを中心に詳しく紹介する。
コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ第2号。最新動向のサーベイ,いま注目の最重要論文の深読み,肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で,実用性・信頼性のある最先端情報を,体系的・網羅的にディープに解説。
第2号では,まず,最新動向サーベイ「イマドキノ動画認識」にて,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の動画認識への適用,Transformerをベースにした認識モデルについて紹介。論文フカヨミ記事3本では,単一の画像を入力とする単眼超解像(single image SR; SISR),ディープニューラルネットワーク(DNN)における課題となっている敵対的サンプル,画像を扱うためのTransformerであるVision Transformer(ViT)のそれぞれについて,基礎から分野のトレンドまで,重要論文を紐解きながら詳しく解説。最後にチュートリアル記事「ニュウモンVisual SLAM」にて,以前にも増して注目を集めているVisual SLAMについて(本記事では単眼カメラのVisual SLAMを取り上げる),発展の歴史と基礎を丁寧に解説する。
コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ第3号。最新動向のサーベイ、いま注目の最重要論文の深読み、肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で、実用性・信頼性のある最先端情報を、体系的・網羅的にディープに解説。
最新動向サーベイ記事、「イマドキノ基盤モデル」では、Bommasaniらによって提案された基盤モデル(foundation model)の概念と、自然言語処理やコンピュータビジョン分野の基盤モデルを紹介し、基盤モデルの課題についても解説する。
【最新動向サーベイ】
・イマドキノNeural Fields:なぜNeural Fields はこのような盛り上がりを見せているのか? 従来の信号表現に比べてNeural Fields は何が面白いのか? などの問いについて、技術的な視点からわかりやすく解説。
【論文フカヨミ】
・フカヨミ非グリッド特徴を用いた画像認識:CNNの内部ではシーンの表現に一様なグリッド状の特徴マップが用いられているが、実世界のシーンを特徴ベクトルの集合で表現する際は、グリッド状の均一な配置ではなく、情報の濃淡に応じた不均一な配置になるのが自然に思われる。このような発想に基づき、グリッドによらない特徴表現によってシーンを認識する手法を紹介。
・フカヨミ一般化ドメイン適応:教師なしドメイン適応(UDA)の研究動向として近年数多く提案されている派生問題について述べたうえで、多様化するUDAの派生問題を統一的に扱う枠組みとして提案された一般化ドメイン適応(GDA)について、GDA提案者自らが丁寧に解説。
・フカヨミバックボーンモデル:Vision Transformerもさまざまなタスクを解くためのバックボーンモデルとして活用されつつある。本稿ではVision Transformerを物体検出タスクなどのバックボーンモデルとして活用する手法をフカヨミ。
【チュートリアル】
・ニュウモン微分可能レンダリング:微分可能レンダリングとはどのような発想に基づくものなのか、「微分可能」であることにどのような価値があるのかを説明し、具体的な応用を幅広く例示したうえで、微分可能レンダリングそのものの技術的課題と解決法、および微分可能レンダリング機能を提供するライブラリを紹介。
その他、4コマ漫画「えーあい*けんきゅうしつ」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。
【最新動向サーベイ】
・イマドキノ敵対的学習:敵対的学習とはどのような技術か、最新の敵対的学習ではどのような工夫がなされているか、などを、さまざまな応用手法を踏まえてわかりやすく解説。
【論文フカヨミ】
・フカヨミ点群解析:3次元点群データがどのようなものであるか、また、点群データを解析する際に考慮しなければならない3つの性質について解説し、近年の点群解析手法がこれらの課題をどう解決しようとしているかを紹介。
・フカヨミ数式ドリブン点群事前学習:3次元点群を用いた3D物体認識に焦点を置き、CVPR2022で提案された数式ドリブン点群事前学習であるPoint Cloud Fractal Database(PC-FractalDB)についてフカヨミ。
・フカヨミ3次元物体姿勢推定:物体のRGB画像を用いた3次元物体姿勢推定と精緻化に主眼を当てながら、近年大きな進展を遂げている深層学習ベースの手法について解説。
【チュートリアル】
・ニュウモン点群深層学習:深層学習を用いて点群データを処理する方法について、基礎となる技術・アイデアを解説し、それらに関する関連研究を俯瞰する。3次元点群を用いたアプリケーションについても簡単に紹介。
その他、4コマ漫画「みかんちゃんの日常」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。
付与コインの内訳
1,530コイン
会員ランク(今月ランクなし)
1%
初回50%コイン還元 会員登録から30日以内の初回購入に限り、合計金額(税抜)から50%コイン還元適用
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