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最先端の機械学習・人工知能の動向を探れ!ABEJA Innovation Meetup #3に参加しました

人工知能、機械学習、ディープラーニングの先端ベンチャーが続々登場

今回のイベントを主催する株式会社ABEJAは、さまざまな会社が抱える課題をIoT、ビッグデータ、人工知能技術などのテクノロジーを用いて解決しています。

▲ディープラーニングを活用し様々な情報を収集・解析・可視化するクラウドサービス「ABEJA Platform」は、小売・流通業界を中心に、国内の300店舗以上に導入されているようで、NHK「サキどり↗」でも紹介されていました。

今回のイベントは、そんなABEJAが定期的に開催している、ディープラーニング&IoTの情報交換の場です。

私池澤もホットなテクノロジーの最新情報に触れるべく、参加してきました!!

ディープラーニングは使っていて当たり前、新しい問題にどう適用していくかがキー

はじめにお話くださったのは、株式会社ABEJA CTOの緒方貴紀さん。

緒方さんがお話されたテーマは「CVPRから見る2016年のDeep Learning」。CVPRとは、コンピュータビジョン(ロボットの目をつくることを目指している分野)で権威のあるトップ会議で、今年はアメリカのラスベガスで開催されました。

毎年コンピュータビジョンにまつわるたくさんの論文が発表され、今回緒方さんはそこからトレンドになりそうな分野をピックアップして紹介してくださいました。

2012年に行われた画像認識のコンペティションで、他の機械学習のモデルに圧倒的な差をつけて優勝してしまったディープラーニング。今やディープラーニングは、昨今の画像解析の分野において「使っていて当たり前」となってきました。

CVPRでは、これから我々はディープラーニングをどう生かしていくのか、どう精度をあげていくのか、そんな研究が数多く見受けられます。

未来の可能性を大いに感させてくれる研究ばかりで、私もかなりぞくぞくしました!

CVPRでは、画像からキャプションを生成する研究や、画像について質問すると自動で回答してくれる研究(Image Question Answering)が紹介されていたそうです。

3D Visionは、画像の中のものを3Dで認識する研究分野。デプス画像という3Dのデータを利用することで、3Dで認識できるらしい…

▲たとえ椅子が机に隠れていても、大きさを推定することもできます。 ▲このようなデータを学習させると、2Dのものでも3Dとして認識できるようになるそうです。

「僕達のスマホは将来的に3Dになっていくので、そういうときに応用されていくかも」と緒方さん。

Semantic Segmentationは、画像を「意味」で分割する研究分野です。具体的には、画像内の、どの部分までヒトで、どの部分までウマで、どの部分が地面で…というのをコンピューターが認識できるようにします。

▲詳細はhttp://jamie.shotton.org/work/research.html

今年は自動運転ブームで、特に注目されている技術だとか!

▲道路の部分が紫色になっています。この技術を応用すれば、自動運転時の「目」としての役割を果たせるようになります。http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/

Action Recognitionは、ビデオや画像から人の動きを抜き出す研究分野です。
スポーツの分野では何かと役に立ちそうですね。

▲フリースローの映像をを学習し、フリースローのシーンで一番重要な人物を自動的に学習できるらしい。http://basketballattention.appspot.com
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